Social Accountability Frameworks and Their Implications for Medical Education and Program Evaluation: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Medical schools face growing pressures to produce stronger evidence of their social accountability, but measuring social accountability remains a global challenge. This narrative review aimed to identify and document common themes and indicators across large-scale social accountability frameworks to facilitate development of initial operational constructs to evaluate social accountability in medical education. METHOD: The authors searched 5 electronic databases and platforms and the World Wide Web to identify social accountability frameworks applicable to medical education, with a focus on medical schools. English-language, peer-reviewed documents published between 1990 and March 2019 were eligible for inclusion. Primary source social accountability frameworks that represented foundational values, principles, and parameters and were cited in subsequent papers to conceptualize social accountability were included in the analysis. Thematic synthesis was used to describe common elements across included frameworks. Descriptive themes were characterized using the context-input-process-product (CIPP) evaluation model as an organizational framework. RESULTS: From the initial sample of 33 documents, 4 key social accountability frameworks were selected and analyzed. Six themes (with subthemes) emerged across frameworks, including shared values (core social values of relevance, quality, effectiveness, and equity; professionalism; academic freedom and clinical autonomy) and 5 indicators related to the CIPP model: context (mission statements, community partnerships, active contributions to health care policy); inputs (diversity/equity in recruitment/selection, community population health profiles); processes (curricular activities, community-based clinical training opportunities/learning exposures); products (physician resource planning, quality assurance, program evaluation and accreditation); and impacts (overall improvement in community health outcomes, reduction/prevention of health risks, morbidity/mortality of community diseases). CONCLUSIONS: As more emphasis is placed on social accountability of medical schools, it is imperative to shift focus from educational inputs and processes to educational products and impacts. A way to begin to establish links between inputs, products, and impacts is by using the CIPP evaluation model.
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 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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».