If we could turn back time: Imagining time-variable, competency-based medical education in the context of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has exposed a paradox in historical models of medical education: organizations responsible for applying consistent standards for progression have needed to adapt to training environments marked by inconsistency and change. Although some institutions have maintained their traditional requirements, others have accelerated their programs to rush nearly graduated trainees to the front lines. One interpretation of the unplanned shortening of the duration of training programs during a crisis is that standards have been lowered. But it is also possible that these trainees were examined according to the same standards as usual and were judged to have already met them. This paper discusses the impacts of the COVID-19 pandemic on the current workforce, provides an analysis of how competency-based medical education (CBME) in the context of the pandemic might have mitigated wide-scale disruption, and identifies structural barriers to achieving an ideal state. The paper further calls upon universities, health centres, governments, certifying bodies, regulatory authorities, and health care professionals to work collectively on a truly time-variable model of CBME. The pandemic has made clear that time variability in medical education already exists and should be adopted widely and formally. If our systems today had used a framework of outcome competencies, sequenced progression, tailored learning, focused instruction, and programmatic assessment, we may have been even more nimble in changing our systems to care for our patients with COVID-19.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,039 |
| Communication savante | 0,010 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| 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 ».