Describing the Evidence Base for Accreditation in Undergraduate Medical Education Internationally: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To summarize the state of evidence related to undergraduate medical education (UME) accreditation internationally, describe from whom and where the evidence has come, and identify opportunities for further investigation. METHOD: The authors searched Embase, ERIC, PubMed, and Scopus from inception through January 31, 2018, without language restrictions, to identify peer-reviewed articles on UME accreditation. Articles were classified as scholarship if all Glassick's criteria were met and as nonscholarship if not all were met. Author, accrediting agency, and study characteristics were analyzed. RESULTS: Database searching identified 1,379 nonduplicate citations, resulting in 203 unique, accessible articles for full-text review. Of these and with articles from hand searching added, 36 articles were classified as scholarship (30 as research) and 85 as nonscholarship. Of the 36 scholarship and 85 nonscholarship articles, respectively, 21 (58%) and 44 (52%) had an author from the United States or Canada, 8 (22%) and 11 (13%) had an author from a low- or middle-income country, and 16 (44%) and 43 (51%) had an author affiliated with a regulatory authority. Agencies from high-income countries were featured most often (scholarship: 28/60 [47%]; nonscholarship: 70/101 [69%]). Six (17%) scholarship articles reported receiving funding. All 30 research studies were cross-sectional or retrospective, 12 (40%) reported only analysis of accreditation documents, and 5 (17%) attempted to link accreditation with educational outcomes. CONCLUSIONS: Limited evidence exists to support current UME accreditation practices or guide accreditation system creation or enhancement. More research is required to optimize UME accreditation systems' value for students, programs, and society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,071 | 0,319 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».