Variations in regulations to control standards for training and licensing of physicians: a multi-country comparison
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To strengthen health systems, the shortage of physicians globally needs to be addressed. However, efforts to increase the numbers of physicians must be balanced with controls on medical education imparted and the professionalism of doctors licensed to practise medicine. METHODS: We conducted a multi-country comparison of mandatory regulations and voluntary guidelines to control standards for medical education, clinical training, licensing and re-licensing of doctors. We purposively selected seven case-study countries with differing health systems and income levels: Canada, China, India, Iran, Pakistan, UK and USA. Using an analytical framework to assess regulations at four sequential stages of the medical education to relicensing pathway, we extracted information from: systematically collected scientific and grey literature and online news articles, websites of regulatory bodies in study countries, and standardised input from researchers and medical professionals familiar with rules in the study countries. RESULTS: The strictest controls we identified to reduce variations in medical training, licensing and re-licensing of doctors between different medical colleges, and across different regions within a country, include: medical education delivery restricted to public sector institutions; uniform, national examinations for medical college admission and licensing; and standardised national requirements for relicensing linked to demonstration of competence. However, countries analysed used different combinations of controls, balancing the strictness of controls across the four stages. CONCLUSIONS: While there is no gold standard model for medical education and practise regulation, examining the combinations of controls used in different countries enables identification of innovations and regulatory approaches to address specific contextual challenges, such as decentralisation of regulations to sub-national bodies or privatisation of medical education. Looking at the full continuum from medical education to licensing is valuable to understand how countries balance the strictness of controls at different stages. Further research is needed to understand how regulating authorities, policy-makers and medical associations can find the right balance of standardisation and context-based flexibility to produce well-rounded physicians.
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 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 | 0,020 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».