Evaluation of continuous quality improvement in accreditation for medical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accreditation systems are based on a number of principles and purposes that vary across jurisdictions. Decision making about accreditation governance suffers from a paucity of evidence. This paper evaluates the pros and cons of continuous quality improvement (CQI) within educational institutions that have traditionally been accredited based on episodic evaluation by external reviewers. METHODS: A naturalistic utility-focused evaluation was performed. Seven criteria, each relevant to government oversight, were used to evaluate the pros and cons of the use of CQI in three medical school accreditation systems across the continuum of medical education. The authors, all involved in the governance of accreditation, iteratively discussed CQI in their medical education contexts in light of the seven criteria until consensus was reached about general patterns. RESULTS: Because institutional CQI makes use of early warning systems, it may enhance the reflective function of accreditation. In the three medical accreditation systems examined, external accreditors lacked the ability to respond quickly to local events or societal developments. There is a potential role for CQI in safeguarding the public interest. Moreover, the central governance structure of accreditation may benefit from decentralized CQI. However, CQI has weaknesses with respect to impartiality, independence, and public accountability, as well as with the ability to balance expectations with capacity. CONCLUSION: CQI, as evaluated with the seven criteria of oversight, has pros and cons. Its use still depends on the balance between the expected positive effects-especially increased reflection and faster response to important issues-versus the potential impediments. A toxic culture that affects impartiality and independence, as well as the need to invest in bureaucratic systems may make in impractical for some institutions to undertake CQI.
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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 | 0,009 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».