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Enregistrement W4416713274 · doi:10.1055/s-0045-1813215

Navigating the Competency Revolution in Medical Education

2025· article· en· W4416713274 sur OpenAlexaffabout
Rafik Elmehdawi, Sara Glessa, Arif Al-Areibi

Notice bibliographique

RevueLibyan International Medical University Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentCompetence (human resources)MilestoneCore competencyMedical knowledgeProcess (computing)ExcellenceResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Flexner Report in 1910 is considered as the first major milestone in medical education, where the quality of graduates and their training was given a priority; it also marked the beginning of a system-based medical education. Since 1910, there has been a slow update of the medical education system components till the recent change to Competency-Based Medical Education (CBME) in the last 10 years. For over 100 years, the system was mainly a time-based system that used time to meet certain goals and objectives, which were not necessarily outcome-based and relied mainly on summative assessments to assess competency. The CBME, with the introduction of entrustable professional activities (EPAs) and milestones, has clearly identified the major competencies that are required for all graduates to meet before graduating, regardless of time; nevertheless, time is still used as a resource to achieve them. The major implementation of CBME started in Canadian and American postgraduate training programs and was later adopted by their medical schools. The concept of CBME brought new ideas to the medical education system, such as more focus on the number and type of learner assessments in different contexts, a more thorough decision-making process through the creation of competence committees, and a shift toward more learner-driven training. The critical link between abstract competencies and clinical practice is provided by EPAs, which are specific, professional tasks that a trainee can be fully entrusted to perform unsupervised after demonstrating the necessary competence. National frameworks, such as the Association of American Medical Colleges (AAMC) Core EPAs, have been developed to standardize this approach and prepare graduates for residency. Despite the benefits, implementing CBME and EPAs faces several challenges. These include faculty resistance and resource intensity, as well as the risk of “assessment fatigue” and “conceptual dilution,” where the term EPA is misapplied. The current and future direction of medical education will mainly focus on overcoming these issues through focused faculty development, optimized assessment systems, and a commitment to standardized definitions, all of which are essential to fully realize the potential of CBME in producing competent, practice-ready physicians. In addition, the medical education society will continue to develop and work on fully implementing the concept of master adaptive learners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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