Supporting Patient Involvement in U.S. Medical Education Through Changes in Accreditation
Notice bibliographique
Résumé
For over half of a century, there have been calls for greater patient and community involvement in U.S. medical education. Accrediting agencies, as the regulatory authorities for medical education, develop policies that impact every program in the U.S.; they have the ability to support patient involvement across the medical education system. In this article, we first review the requirements of U.S. accrediting agencies for undergraduate and graduate medical education to involve patients in educational programs. While agencies have patient members on their committees, they do little to encourage patient involvement through their standards or procedures. We then describe opportunities for accreditation to support patient involvement across teaching and learning activities, curriculum design and evaluation, policymaking and governance, and scholarly endeavors. We link these opportunities to specific standards that could be revised or have their data reporting requirements adjusted. U.S. agencies could also follow the examples of their counterparts outside the U.S., which have created new standards to encourage patient involvement. Ensuring patient representation on educational programs' governing and policymaking bodies is one among many immediate actions that could be taken by accrediting authorities to encourage system-level reforms. As medical school and residency training represent the beginnings of decades of practice for physicians, properly involving patients would maximize benefits for learners, educators, and society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».