Transforming the Future of Digital Health Education: Redesign of a Graduate Program Using Competency Mapping
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: Digital transformation has disrupted many industries but is yet to revolutionize health care. Educational programs must be aligned with the reality that goes beyond developing individuals in their own professions, professionals wishing to make an impact in digital health will need a multidisciplinary understanding of how business models, organizational processes, stakeholder relationships, and workforce dynamics across the health care ecosystem may be disrupted by digital health technology. This paper describes the redesign of an existing postgraduate program, ensuring that core digital health content is relevant, pedagogically sound, and evidence-based, and that the program provides learning and practical application of concepts of the digital transformation of health. Existing subjects were mapped to the American Medical Informatics Association Clinical Informatics Core Competencies, followed by consultation with leadership to further identify gaps or opportunities to revise the course structure. New additions of core and elective subjects were proposed to align with the competencies. Suitable electives were chosen based on stakeholder feedback and a review of subjects in fields relevant to digital transformation of health. The program was revised with a new title, course overview, course intended learning outcomes, reorganizing of core subjects, and approval of new electives, adding to a suite of professional development offerings and forming a structured pathway to further qualification. Programs in digital health must move beyond purely informatics-based competencies toward enabling transformational change. Postgraduate program development in this field is possible within a short time frame with the use of established competency frameworks and expert and student consultation.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».