Institutional Accountability for Students With Disabilities: A Call for Liaison Committee on Medical Education Action
Notice bibliographique
Résumé
Medical educators and leaders have called for greater diversity among the physician workforce, including those with disabilities. However, many students with disabilities are precluded from entering and completing medical training due to historically restrictive technical standards and poor internal practices to protect student privacy. This limits the possibilities for growing this part of the workforce and making progress toward the ultimate goal of having a physician workforce that better represents the patients it serves. To achieve diversity among the physician workforce, medical education must create environments that allow students with disabilities to apply to, flourish in, and feel well supported in medical school. Recent additions to Accreditation Council for Graduate Medical Education requirements have helped to catalyze work in the area of disability inclusion by incorporating disability-focused mandates into graduate medical education accreditation standards. However, similar mandates for undergraduate medical education have not yet materialized. In this article, the authors call for the Liaison Committee on Medical Education (LCME) to elevate disability as a valued part of medical school diversity in its accreditation standards and to include protections for disabled students. The authors propose that the LCME can take 5 actions to promote institutional accountability toward students with disabilities: (1) define disability as diversity, (2) mandate disability support, (3) protect from conflicts of interest, (4) protect privacy, and (5) verify schools' technical standards comply with the Americans with Disabilities Act. By adopting these recommendations, the LCME would send the powerful message that students with disabilities bring welcome expertise and value to the medical community.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».