Social Accountability: A Framework for Medical Schools to Improve the Health of the Populations They Serve
Notice bibliographique
Résumé
Social accountability has gained importance and greater acceptance in the ever-increasing complexity and interconnectivity of patient care, education, and research that is the threefold mission of academic health science centers and networks. In this Invited Commentary, the author provides a brief overview of the development of the concept of social accountability and the criteria for the Association for Medical Education in Europe ASPIRE-to-Excellence Award for Social Accountability, which provide a useful framework for medical schools to consider when examining their own social accountability. Per these criteria, schools are expected to document social accountability plans in their organization and functions; document social accountability actions in their education and research program activities; and demonstrate positive impacts of their education, research, service, graduates, and partnerships on the health care and health of their community, region, and nation. Award-winning schools integrate social accountability into the school's mission, planning, and day-to-day management. The health needs and diversity of the school's community, region, and nation are reflected in the school's admissions, curriculum, learning experiences, research activities, health care partnerships, and graduates. The author also describes three award winners as exemplars of social accountability and concludes by challenging every medical school and graduate medical education program to focus on meeting the needs of the populations it serves, especially those who are marginalized, vulnerable, and underserved.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».