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Enregistrement W4390016390 · doi:10.1097/acm.0000000000005612

Systems-Based Practice in Graduate Medical Education: Evolving Toward an Ideal Future State

2023· article· en· W4390016390 sur OpenAlexaff
Tahara D. Bhate, Javeed Sukhera, Sasha Litwin, Teresa M. Chan, Brian M. Wong, Andrea Smeraglio

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreSunnybrook Health Science CentreSickKids FoundationTD Bank Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationMindsetMedical educationHealth careGraduate medical educationScope of practiceCertificationCurriculumPsychologyMedicineEngineering ethicsPedagogyPolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Systems-based practice (SBP) was first introduced as a core competency in graduate medical education (GME) in 2002 by the Accreditation Council for Graduate Medical Education as part of the Outcomes Project. While inclusion of SBP content in GME has become increasingly common, there have also been well-documented stumbling blocks, including perceptions that SBP has eroded the amount of curricular time available for more medically focused competencies, is not relevant for some practice contexts, and is not introduced early enough in training. As a result, SBP learning experiences often feel disconnected from medical trainees' practical reality. In this commentary, the authors provide guidance regarding potential changes that may facilitate the evolution of SBP toward an ideal future state where graduates bring a systems science mindset to all aspects of their work. Specific suggestions include the following: (1) expanding the SBP toolbox to reflect current-day health system needs, (2) evolve the teaching methodology, (3) broadening the scope of relevant SBP content areas, and (4) emphasizing SBP as an integrated responsibility for all health care team members. Levers to enact this transformation exist and must be used to influence change at the learner, faculty, program, and clinical learning environment levels.Physicians operate within an increasingly complex health care system that highlights the intersection of health care with complex social, environmental, and relational contexts. Consequently, the role of SBP in both physician work responsibilities and educational requirements continues to expand. To meet this growing demand, GME must adapt how it supports and trains the next generation of systems thinkers, ensuring they understand how levers in the health care system directly affect health outcomes for their patients, and integrate SBP into the foundation of GME curricula in an inclusive, holistic, and unrestrained way.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,026
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0170,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,383 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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