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Record W4284682443 · doi:10.11565/arsmed.v47i3.1860

Profesionalizar la educación médica de residentes para un mejor cuidado de los pacientes: desarrollo e implementación de la educación por competencias CanMEDS en la UC

2022· article· es· W4284682443 on OpenAlexaff
Trinidad Hoyl, Marcela Grez, Marcio M. Gomes, Klaus Püschel, Linda Snell

Bibliographic record

VenueARS MEDICA Revista de Ciencias Médicas · 2022
Typearticle
Languagees
FieldHealth Professions
TopicHealth and Medical Education
Canadian institutionsMcGill UniversityUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción: la educación médica basada en competencias (CBME) se ha ido adoptando ampliamente; en esta, las competencias se originan de las necesidades sociales de atención de salud y están articuladas en un marco claramente definido. El Royal College de Canadá (RCPSC) ha desarrollado el marco CanMEDS, que ha sido ampliamente utilizado en formación de especialistas. Métodos: la Dirección de Postgrado de la Pontificia Universidad Católica de Chile (DPG-UC) decidió adoptar el modelo CanMEDS de CBME, y se planteó la meta de integrarlo a nivel institucional y en sus programas de especialización médica. Se utilizó el modelo de Kotter de liderazgo en gestión del cambio para describir el proceso. Resultados: comenzamos estableciendo un sentido de urgencia de realizar el cambio, y se constituyó un equipo directivo sólido para liderar el proceso. Definimos nuestra visión: consolidar un Postgrado con estándares internacionales, y aportar especialistas de excelencia a la sociedad; diseminamos la visión con jefes de programas, docentes de primera línea y residentes, usando variadas estrategias para empoderarlos. Se fijaron metas: en DPG-UC se actualizaron procesos según estándares institucionales internacionales del RCPSC; y a nivel de programas, post mapeo curricular, estos se reescribieron por competencias, y se consolidó la enseñanza y evaluación de roles. El 2016, la UC logró el hito histórico de ser la primera institución no canadiense, acreditada por RCPSC. Discusión y conclusiones: preparar la acreditación internacional resultó un motor para impulsar cambios. formamos una comunidad de práctica UC-RCPSC, aprendimos a incorporar la mirada internacional del RCPSC, aplicada a nuestra realidad local. Nuestro desafío es mantener estándares internacionales, y seguir aportando especialistas de excelencia que aseguren una atención integral, experta y comprometida con la sociedad y nuestros pacientes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.048
Threshold uncertainty score0.099

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0020.007
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.419
Teacher spread0.389 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2022
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