Shaping the Future of Digital Health Education in Canada: Prioritizing Competencies for Health Care Professionals Using the Quintuple Aim
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: The integration of digital health and informatics competencies into health care education in Canada is essential for preparing a workforce capable of leveraging health care technologies to enhance care delivery and patient outcomes. Despite significant advancements, the current educational landscape in digital health remains inconsistent, characterized by fragmented curricula and uneven competency attainment. Addressing these gaps requires an innovative reframing of digital health competencies guided by a robust, outcomes-oriented framework. These authors propose the Quintuple Aim as an effective framework for outlining and organizing digital health and informatics competencies, focusing simultaneously on improving patient experience, enhancing population health, reducing health care costs, improving health care provider experience, and advancing health equity. Each dimension of the Quintuple Aim provides a critical lens for identifying, prioritizing, and contextualizing core competencies. Within the "patient experience" aim, competencies prioritize patient-centered technology use, including digital literacy, privacy awareness, and the ability to empower patients through technology. "Healthcare provider experience" competencies prioritize usability, workflow integration, and strategies to mitigate technology-related burnout. Under "population health," competencies emphasize data-driven decision-making, analytics, and health informatics to support effective public health interventions. Competencies associated with "cost reduction" focus on operational efficiency, resource optimization, and economic evaluation of digital health solutions. Finally, "health equity" competencies emphasize inclusivity, cultural safety, and the elimination of digital divides, ensuring equitable access to digital health technologies. Potential assessment strategies aligned with each competency area are highlighted, emphasizing formative and summative evaluations that include simulation-based assessments, real-world technology integration projects, and reflective practice portfolios. By applying the Quintuple Aim as a guiding structure, digital health education can achieve greater standardization, clarity, and alignment with health care system needs, while simultaneously allowing for tailored adaptations responsive to specific regional and institutional priorities. This paper introduces the Quintuple Aim as a guiding framework to comprehensively identify and organize core digital health and informatics competencies for health professional education.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».