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Enregistrement W3170110698 · doi:10.36834/cmej.71333

Impact of accreditation on Caribbean medical schools’ processes

2021· article· en· W3170110698 sur OpenAlexaffvenueabout
Sateesh Babu Arja, Sireesha Bala Arja, Samir Fatteh, Krishna Teja Challa, Manoj Kumar Reddy Somagutta, Danielle Blouin

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationCommissionContext (archaeology)Medical educationWorkforcePolitical scienceMedicineGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Caribbean graduates contribute significantly to the US healthcare workforce. The accreditation requirements of local governments vary from one Caribbean island to another island. The Educational Commission for Foreign Medical Graduates (ECFMG) requirement that all future applicants be graduates from accredited medical schools drove Caribbean medical schools to seek accreditation. Accreditation has been found to significantly impact the educational processes of Canadian medical schools. Our study aims at investigating Caribbean medical school leaders' perceptions of the impact of accreditation on their school's processes. METHODS: This qualitative study and data analysis were done using a framework analysis. Academic leaders and faculty members from three different types of Caribbean medical schools (accredited, denied-accreditation schools, never applied for accreditation) were interviewed using semi-structured interviews. RESULTS: A total of 12 participants from six different Caribbean medical schools participated in the interview process. Themes of processes influenced by accreditation at Caribbean medical schools were similar to those found in the Canadian context and align with best practices of Continuous Quality Improvement (CQI). CONCLUSIONS: Caribbean medical schools are changing their educational processes as a result of accreditation requirements. Some processes are not maintained in a continuous manner, raising questions about the development of a true CQI culture.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1110,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,436 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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