Actividades profesionales confiables (APROC): un enfoque de competencias para el perfil médico
Notice bibliographique
Résumé
La implementación de la educación basada en competencias ha revolucionado de manera global la forma de aprender y enseñar medicina. Las competencias corresponden a las atribuciones que todo médico debe de poseer, y surgieron a partir de las Canadian Medical Education Directives for Specialists y el Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME). Para lograr su adquisición, ha sido necesario implementar las actividades profesionales confiables (APROC), término acuñado por Ten Cate y Scheele, cuya finalidad ha sido vincular el concepto de competencias con la práctica. Se trata de actividades clínicas que los aprendices deben realizar para lograr dominarlas sin supervisión. El Milestone Project creado por el ACGME surgió para enriquecer las competencias, y cada especialidad debe definir las propias y decidir el nivel de desempeño que espera de sus alumnos en cada año de la especialidad. Para lograr aplicar las APROC es necesario que su diseño sea acorde con los objetivos del plan de estudios y requisitos del perfil del graduado. Diversas instituciones educativas de diferentes países han implementado este innovador modelo de enseñanza, entre los que destacan Canadá, Estados Unidos, Reino Unido, Australia, Nueva Zelanda y Países Bajos. El propósito de este artículo es difundir nuevas propuestas para la educación médica que logren vincular el perfil de competencias con la práctica clínica rutinaria, para que los facultativos logren empoderamiento de estas nuevas herramientas y las puedan aplicar de manera eficiente en la enseñanza de los estudiantes, y una de éstas son las APROC.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».