MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386564703 · doi:10.1097/acm.0000000000005453

Pros and Cons: Global Adoption of Competency-Based Medical Education

2023· letter· en· W4386564703 sur OpenAlexaboutno aff
Rajmohan Seetharaman

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationSpecialtyMedical educationPopularityEconomic shortageGraduate medical educationMedicinePaceDeveloping countryPolitical scienceFamily medicineGovernment (linguistics)Economic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Competency-based medical education (CBME) aims for trainees to develop clinical competencies for effective medical practice rather than focus on knowledge and skill acquisition. Its adoption has grown significantly since the 1970s and has had a global impact on medical education, albeit with varied implementation by country.1,2 CBME was first implemented in developed countries. In the United States, CBME was adopted widely in the early 2000s for residency programs after the Accreditation Council for Graduate Medical Education introduced competency-based education. In the United Kingdom, CBME was included in the General Medical Council’s 2017 postgraduate medical education framework. CBME was implemented for basic and advanced training in Australia by the Royal Australasian College of Physicians in 2016 and is required for specialty training programs in most medical schools in Canada by the Royal College of Physicians and Surgeons. Holland, Denmark, and Switzerland use CBME in medical education in Europe.2 Developing countries have also recognized the benefits of CBME and are implementing it, with India introducing CBME for undergraduate medical education in 2019 and South Africa, Ghana, and Kenya adopting it to address health care worker shortages. Although limited resources and infrastructure hinder its implementation in poorer countries, CBME is gaining popularity in underdeveloped nations.2,3 CBME offers several advantages, such as providing clear and specific learning outcomes for essential competencies in clinical practice and enabling personalized learning at one’s own pace. CBME’s focus on competency-based assessment provides accurate evaluation of a student’s abilities.1 However, CBME has some limitations, such as its complexity, lack of standardization, limited empirical evidence, and potential assessment biases. Addressing these challenges is crucial to maintain CBME’s relevance and effectiveness in medical education.4 Future directions for enhancing the effectiveness of CBME include (1) incorporating advanced technology, like simulation-based training and digital learning tools; (2) emphasizing interprofessional education and collaboration; (3) developing outcome-based curricula that align with essential competencies for clinical practice; and (4) promoting internationalization to improve the recognition of medical qualifications across borders.4 CBME is an innovative approach to medical education, with significant implications for producing competent physicians who can provide high-quality care. Its potential to revolutionize medical education across the globe makes it a promising tool, despite limitations. As medical education evolves, it is essential to consider the benefits and limitations of CBME to ensure its effectiveness and relevance. Rajmohan Seetharaman, MBBS, MD Senior resident, Department of Pharmacology and Therapeutics, Seth Gordhandas Sunderdas Medical College, and King Edward Memorial Hospital, Parel, Mumbai, India; email: [email protected]; ORCID: http://orcid.org/0000-0002-4605-2805

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademic MedicineMême sujetGlobal Health and SurgeryTravaux en français237 207