Innovation-Oriented Medical School Curricula: Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Innovation and entrepreneurship (I&E) programs in medical education have become available as medical schools recognize the need to train forward-thinking physicians. There is considerable diversity in the design and implementation of these curricula, which represents a challenge and possibly serves as a deterrent for the development of additional I&E programs. A comprehensive search of medical school I&E programs and review of all Association of American Medical Colleges member websites (n = 171) were conducted. This review sought to (1) identify all American and Canadian allopathic medical schools with I&E curricula, (2) evaluate their structure/integration in the context of medical education, (3) outline core learning themes, and (4) describe the evaluative metrics. Information was collected through published or publicly available websites and through a questionnaire sent to identified I&E program leaders. Twenty-eight I&E-oriented medical education programs were identified from 26 schools; all of the programs integrated faculty leadership with backgrounds in medicine, engineering, and/or business/entrepreneurship. Of the programs, 57% (16/28) had been launched within the past four years and 75% (21/28) based program enrollment on a selective application process. Nearly all (27/28) incorporated lecture series and/or hands-on modules as a teaching technique. The most prevalent metric was completion of a capstone project (22/28; 79%). At least 15.2% (26/171) of American and Canadian allopathic medical schools include the option for students to participate in an I&E curriculum-based program. This review can be used to help medical school faculty with developing I&E curricula.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».