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Enregistrement W2567254598 · doi:10.1111/medu.13461

The impact of accreditation on medical schools’ processes

2017· article· en· W2567254598 sur OpenAlexaffabout
Danielle Blouin, Ara Tekian, Carol Kamin, Ilene Harris

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationMedical educationCurriculumAccountabilityDocumentationQuality managementCertification and AccreditationQuality (philosophy)MedicineGrounded theoryPsychologyQualitative researchPolitical sciencePedagogySociologyManagementManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Increased emphasis is being placed worldwide on accreditation of undergraduate medical education programmes, and costs of participation in accreditation continue to rise. The primary purposes of accreditation are to ensure the quality of medical education and to promote quality improvement. Student performance data as indicators of the impact of accreditation have important limitations. The purpose of this study was to evaluate the impact of accreditation using an innovative marker: the processes implemented at medical schools as a result of accreditation. This conceptual model suggests that accreditation drives medical schools to implement and strengthen processes that support quality in medical education. METHODS: In this qualitative study, conducted in 2015-2016, interviews and focus group discussions with deans, undergraduate medical education deans and faculty leaders at 13 of the 17 Canadian medical schools were used to elicit perspectives about processes influenced by accreditation; the method of constant comparative analysis associated with grounded theory was used to generate themes of processes. Perceived negative consequences of accreditation on medical education programmes were also explored. RESULTS: Nine themes representing processes reported as resulting from accreditation were identified. These processes related to: (i) governance, (ii) data collection and analysis, (iii) monitoring, (iv) documentation, (v) creation and revision of policies and procedures, (vi) continuous quality improvement, (vii) faculty members' engagement, (viii) academic accountability and (ix) curriculum reforms. Themes representing negative consequences of accreditation included (i) costs, (ii) staff and faculty members' morale and feelings, (iii) school reputation and (iv) standards. The identified processes, given their nature, appear likely to be associated with improvement of quality in medical education. These results help justify the costs associated with accreditation. CONCLUSIONS: This study uses an innovative marker, medical schools' processes, to evaluate the impact of accreditation. Results provide evidence that accreditation-related activities steer medical education programmes towards establishment of processes likely to be associated with improved quality in medical education.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,417 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations97
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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