MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3088928663 · doi:10.1186/s12909-020-02124-2

Evaluation of continuous quality improvement in accreditation for medical education

2020· article· en· W3088928663 sur OpenAlexaff
Nesibe Akdemir, Linda N. Peterson, Craig M. Campbell, Fedde Scheele

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaCanadian Medical Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationImpartialityAccountabilityCorporate governanceMedical educationMedicineQuality managementPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,272
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,323
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2720,323
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical EducationMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207