Enabling Implementation of Competency Based Medical Education through an Outcomes-Focused Accreditation System
Notice bibliographique
Résumé
Competency based medical education is being adopted around the world. Accreditation plays a vital role as an enabler in the adoption and implementation of competency based medical education, but little has been published about how the design of an accreditation system facilitates this transformation. The Canadian postgraduate medical education environment has recently transitioned to an outcomes-based accreditation system in parallel with the adoption of competency based medical education. Using the Canadian example, we characterize four features of an accreditation system that can facilitate the implementation of competency based medical education: theoretical underpinning, quality focus, accreditation standards, and accreditation processes. Alignment of the underlying educational theories within the accreditation system and educational paradigm drives change in a consistent and desired direction. An accreditation system that prioritizes quality improvement over quality assurance promotes educational system development and progressive change. Accreditation standards that achieve the difficult balance of being sufficiently detailed yet flexible foster a high fidelity of implementation without stifling innovation. Finally, accreditation processes that recognize the change process, encourage program development, and are not overly punitive all enable the implementation of competency based medical education. We also discuss the ways in which accreditation can simultaneously hinder the implementation of this approach. As education bodies adopt competency based medical education, particular attention should be paid to the role that accreditation plays in successful implementation.
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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 | 0,062 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».