Responsiveness to societal needs in postgraduate medical education: the role of accreditation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social accountability in medical education has been defined as an obligation to direct education, research, and service activities toward the most important health concerns of communities, regions, and nations. Drawing from the results of a summit of international experts on postgraduate medical education and accreditation, we highlight the importance of local contexts in meeting societal aims and present different approaches to ensuring societal input into medical education systems around the globe. MAIN TEXT: We describe four priorities for social responsiveness that postgraduate medical education needs to address in local and regional contexts: (1) optimizing the size, specialty mix, and geographic distribution of the physician workforce; (2) ensuring graduates' competence in meeting societal goals for health care, population health, and sustainability; (3) promoting a diverse physician workforce and equitable access to graduate medical education; and (4) ensuring a safe and supportive learning environment that promotes the professional development of physicians along with safe and effective patient care in settings where trainees participate in care. We relate these priorities to the values proposed by the World Health Organization for social accountability: relevance, quality, cost-effectiveness, and equity; discuss accreditation as a lever for change; and describe existing and evolving efforts to make postgraduate medical education socially responsive. CONCLUSION: Achieving social responsiveness in a competency-based postgraduate medical education system requires accrediting organizations to ensure that learning emphasizes relevant competencies in postgraduate curricula and educational experiences, and that graduates possess desired attributes. At the same time, institutions sponsoring graduate medical education need to provide safe and effective patient care, along with a supportive learning and working environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».