Fostering trust, collaboration, and a culture of continuous quality improvement: A call for transparency in medical school accreditation
Notice bibliographique
Résumé
Medical schools provide the foundation for a physician's growth and lifelong learning. They also require a large share of government resources. As such, they should seek opportunities to maintain trust from the public, their students, faculty, universities, regulatory colleges, and each other. The accreditation of medical schools attempts to assure stakeholders that the educational process conforms to appropriate standards and thus can be trusted. However, accreditation processes are poorly understood and the basis for accrediting authorities' decisions are often opaque. We propose that increasing transparency in accreditation could enhance trust in the institutions that produce society's physicians. While public reporting of accreditation results has been established in other jurisdictions, such as Australia and the United Kingdom, North American accrediting bodies have not yet embraced this more transparent approach. Public reporting can enhance public trust and engagement, hold medical schools accountable for continuous quality improvement, and can catalyze a culture of collaboration within the broader medical education ecosystem. Inviting patients and the public to peer into one of the most formative and fundamental parts of their physicians' professional training is a powerful tool for stakeholder and public engagement that the North American medical education community at large has yet to use.
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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 | 0,003 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».