Profesionalizar la educación médica de residentes para un mejor cuidado de los pacientes: desarrollo e implementación de la educación por competencias CanMEDS en la UC
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: la educación médica basada en competencias (CBME) se ha ido adoptando ampliamente; en esta, las competencias se originan de las necesidades sociales de atención de salud y están articuladas en un marco claramente definido. El Royal College de Canadá (RCPSC) ha desarrollado el marco CanMEDS, que ha sido ampliamente utilizado en formación de especialistas. Métodos: la Dirección de Postgrado de la Pontificia Universidad Católica de Chile (DPG-UC) decidió adoptar el modelo CanMEDS de CBME, y se planteó la meta de integrarlo a nivel institucional y en sus programas de especialización médica. Se utilizó el modelo de Kotter de liderazgo en gestión del cambio para describir el proceso. Resultados: comenzamos estableciendo un sentido de urgencia de realizar el cambio, y se constituyó un equipo directivo sólido para liderar el proceso. Definimos nuestra visión: consolidar un Postgrado con estándares internacionales, y aportar especialistas de excelencia a la sociedad; diseminamos la visión con jefes de programas, docentes de primera línea y residentes, usando variadas estrategias para empoderarlos. Se fijaron metas: en DPG-UC se actualizaron procesos según estándares institucionales internacionales del RCPSC; y a nivel de programas, post mapeo curricular, estos se reescribieron por competencias, y se consolidó la enseñanza y evaluación de roles. El 2016, la UC logró el hito histórico de ser la primera institución no canadiense, acreditada por RCPSC. Discusión y conclusiones: preparar la acreditación internacional resultó un motor para impulsar cambios. formamos una comunidad de práctica UC-RCPSC, aprendimos a incorporar la mirada internacional del RCPSC, aplicada a nuestra realidad local. Nuestro desafío es mantener estándares internacionales, y seguir aportando especialistas de excelencia que aseguren una atención integral, experta y comprometida con la sociedad y nuestros pacientes.
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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 | 0,037 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».