IMIA Accreditation of Biomedical and Health Informatics Education: Current State and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Summary Objectives: The educational activities initiated by the International Medical Informatics Association (IMIA) have had global impacts and influenced national societies and local academic programs in the field of Biomedical and Health Informatics (BMHI). After the successful publication and dissemination of its educational recommendations, IMIA launched an accreditation procedure for educational programs in BMHI. The accreditation procedure was pilot tested by several BMHI academic programs in different countries and continents to obtain a global perspective. Methods: This paper presents an overview of IMIA quality assurance and accreditation procedures along with feedback on issues and problems which emerged during the pilot. Results: It appears that IMIA quality assurance and procedures worked quite well in different countries of Europe, the Middle East, South America, and Asia. These first experiences provided adequate information for adapting, modifying, and optimizing the procedures and finally for the planning of future activities. Conclusions: IMIA accreditation framework comprises a single set of standards that apply at various levels to both academic and professional BMHI programs. The pilot phase confirmed the robustness and generalizability of quality assurance standards and associated procedures on which IMIA accreditation is based at an international level.
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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 | 0,067 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».