Measuring social accountability in health professional education: Development and international pilot testing of an evaluation framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health professional schools are responsible for producing graduates with competencies and attitudes to address health inequities and respond to priority health needs. Health professional schools striving towards social accountability founded the Training for Health Equity Network (THEnet). AIM: This article describes the development of THEnet evaluation framework for socially accountable health professional education, presents the framework to be used as a tool by other schools and discusses the findings of pilot implementation at five schools. METHODS: The framework was designed collaboratively and built on Boelen and Woollard's conceptualization, production and usability model. It includes key components, linked to aspirational statements, indicators and suggested measurement tools. Five schools completed pilot implementation, involving workshops, document/data review and focus group discussions with faculty, students and community members. RESULTS: Three sections of the framework consider: How does our school work?; What do we do? and What difference do we make? Pilot testing proved that the evaluation framework was acceptable and feasible across contexts and produced findings useful at school level and to compare schools. The framework is designed as a formative exercise to help schools take a critical look at their performance and progress towards social accountability. Initiatives to implement the framework more widely are underway. The framework effectively aids in identifying strengths, weaknesses and gaps, with a view to schools striving for continuous self-improvement. CONCLUSION: THEnet evaluation framework is applicable and useful across contexts. It is possible and desirable to assess progress towards social accountability in health professional schools and this is an important step in producing health professionals with knowledge, attitudes, and skills to meet the challenges of priority health needs of underserved populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».