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Enregistrement W2960338469 · doi:10.1097/acm.0000000000002857

Describing the Evidence Base for Accreditation in Undergraduate Medical Education Internationally: A Scoping Review

2019· review· en· W2960338469 sur OpenAlexaboutno aff
Sean Tackett, Christiana Meng Zhang, Najlla Nassery, Christine Caufield-Noll, Marta van Zanten

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Academy of Chinese Medical Sciences
Mots-clésAccreditationScholarshipScopusAgency (philosophy)Political scienceMedical educationHigher educationMedicineMEDLINEFamily medicineSociologySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,319
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,319
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0410,036
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,368
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,166 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations56
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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