The training for health equity network evaluation framework: A pilot study at five health professional schools
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Training for Health Equity Network (THEnet), a group of diverse health professional schools aspiring toward social accountability, developed and pilot tested a comprehensive evaluation framework to assess progress toward socially accountable health professions education. The evaluation framework provides criteria for schools to assess their level of social accountability within their organization and planning; education, research and service delivery; and the direct and indirect impacts of the school and its graduates, on the community and health system. This paper describes the pilot implementation of testing the evaluation framework across five THEnet schools, and examines whether the evaluation framework was practical and feasible across contexts for the purposes of critical reflection and continuous improvement in terms of progress towards social accountability. METHODS: In this pilot study, schools utilized the evaluation framework using a mixed method approach of data collection comprising of workshops, qualitative interviews and focus group discussions, document review and collation and analysis of existing quantitative data. RESULTS: The evaluation framework allowed each school to contextually gather evidence on how it was meeting the aspirational goals of social accountability across a range of school activities, and to identify strengths and areas for improvement and development. DISCUSSION: The evaluation framework pilot study demonstrated how social accountability can be assessed through a critically reflective and comprehensive process. As social accountability focuses on the relationship between health professions schools and health system and health population outcomes, each school was able to demonstrate to students, health professionals, governments, accrediting bodies, communities and other stakeholders how current and future health care needs of populations are addressed in terms of education, research, and service learning.
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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 | 0,044 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle