Problems and challenges of future medical education: current state and development prospects
Notice bibliographique
Résumé
The system of medical education has demonstrated varying degrees of effectiveness around the world. Two approaches are dominant - the traditional approach, which consists of students acquiring knowledge, and the innovative approach, which implies a greater role of practical training. The traditional approach dominates in Asian countries, Russia, and Ukraine. The innovative approach is actively implemented in Western countries (USA, European Union). The study aimed to analyze the level of medical education among the most effective systems. For this purpose, 703 articles were analyzed, 41 of which formed the basis of this study. The most effective systems turned out to be French and Canadian. Within the education of these systems, the duration of education can be reduced to 3 years without losing the quality of education. The features of the innovative system of medical education are the selection of applicants, the duration and structure of the educational program, the methods of teaching medical disciplines. This result is possible due to the application of the small group effect with an emphasis on individual search, interpretation of information, and its application in practice. An important factor is that learning to practice begins in the first year. With the help of the test system, students' knowledge is regularly monitored and the opportunity to work in polyclinics as well as with real patients is provided. Based on the information analyzed, we recommend applying the basics of medical education in Canada to students in Pakistan. Certainly, it will help to achieve practical results in a short period of time.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».