Measuring the continuous quality improvement orientation of medical education programs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There is a growing interest in applying continuous quality improvement (CQI) methodologies and tools to medical education contexts. One such tool, the "Are We Making Progress" questionnaire from the Malcolm Baldrige National Quality Award framework, adequately captures the dimensions critical for performance excellence and allows organizations to assess their performance and identify areas for improvement. Its results have been widely validated in business, education, and health care and might be applicable in medical education contexts. The measurement properties of the questionnaire data were analyzed using Rasch modeling to determine if validity evidence, based on Messick's framework, supports the interpretation of results in medical education contexts. Rasch modeling was performed since the questionnaire uses Likert-type scales whose estimates might not be amenable to parametric statistical analyses. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Leaders and teachers at 16 of the 17 Canadian medical schools were invited in 2015-2016 to complete the 40-item questionnaire. Data were analyzed using the ConQuest Rasch calibration program, rating scale model. FINDINGS: 491 faculty members from 11 (69 percent) schools participated. A seven-dimensional, four-point response scale model better fit the data. Overall data fit to model requirements supported the use of person measures with parametric statistics. The structural, content, generalizability, and substantive validity evidence supported the interpretation of results in medical education contexts. ORIGINALITY/VALUE: For the first time, the Baldrige questionnaire results were validated in medical education contexts. Medical education leaders are encouraged to serially use this questionnaire to measure progress on their school's CQI focus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».