Integrating training, practice, and reflection within a new model for Canadian medical licensure: a concept paper prepared for the Medical Council of Canada
Notice bibliographique
Résumé
In 2020 the Medical Council of Canada created a task force to make recommendations on the modernization of its practices for granting licensure to medical trainees. This task force solicited papers on this topic from subject matter experts. As outlined within this Concept Paper, our proposal would shift licensure away from the traditional focus on high-stakes summative exams in a way that integrates training, clinical practice, and reflection. Specifically, we propose a model of graduated licensure that would have three stages including: a trainee license for trainees that have demonstrated adequate medical knowledge to begin training as a closely supervised resident, a transition to practice license for trainees that have compiled a reflective educational portfolio demonstrating the clinical competence required to begin independent practice with limitations and support, and a fully independent license for unsupervised practice for attendings that have demonstrated competence through a reflective portfolio of clinical analytics. This proposal was reviewed by a diverse group of 30 trainees, practitioners, and administrators in medical education. Their feedback was analyzed and summarized to provide an overview of the likely reception that this proposal would receive from the medical education community.
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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 | 0,040 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,026 |
| Communication savante | 0,025 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».