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Enregistrement W2191685500 · doi:10.3109/0142159x.2015.1112894

A critical hybrid realist-outcomes systematic review of relationships between medical education programmes and communities: BEME Guide No. 35

2015· review· en· W2191685500 sur OpenAlexaff
Rachel Ellaway, Laurel O’Gorman, Roger Strasser, David C. Marsh, Lisa Graves, Patricia Fink, Catherine Cervin

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoLaurentian UniversityUniversity of CalgaryNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationCommunity engagementSociologyMedicinePolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The relationships between medical schools and communities have long inspired and troubled medical education programmes. Successive models of community-oriented, community-based and community-engaged medical education have promised much and delivered to varying degrees. A two-armed realist systematic review was undertaken to explore and synthesize the evidence on medical school-community relationships. METHOD: One arm used standard outcomes criteria (Kirkpatrick levels), the other a realist approach seeking out the underlying contexts, mechanisms and outcomes. 38 reviewers completed 489 realist reviews and 271 outcomes reviews; 334 articles were reviewed in the realist arm and 181 in the outcomes arm. Analyses were based on: descriptive statistics on both articles and reviews; the outcomes involved; the quality of the evidence presented; realist contexts, mechanisms, and outcomes; and an analysis of underlying discursive themes. FINDINGS: The literature on medical school-community relationships is heterogeneous and largely idiographic, with no common standards for what a community is, who represents communities, what a relationship is based on, or whose needs are or should be being addressed or considered. CONCLUSIONS: Community relationships can benefit medical education, even if it is not always clear why or how. There is much opportunity to improve the quality and precision of scholarship in this area.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,220
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,220
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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