Comparing and using prominent social accountability frameworks in medical education: moving from theory to implementation in Northern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social accountability in medical education is conceptualized as a responsibility to respond to the needs of local populations and demonstrate impact of these activities. The objective of this study was to rigorously examine and compare social accountability theories, models, and frameworks to identify a theory-informed structure to understand and evaluate the impacts of medical education in Northern Ontario. Methods: Using a narrative review methodology, prominent social accountability theories, models, and frameworks were identified. The research team extracted important constructs and relationships from the selected frameworks. The Theory Comparison and Selection Tool was used to compare the frameworks for fit and relevance. Results: Eleven theories, models, and frameworks were identified for in-depth analysis and comparison. Two realist frameworks that considered community relationships in medical education and social accountability in health services received the highest scores. Frameworks focused on learning health systems, evaluating institutional social accountability, and implementing evidence-based practices also scored highly. Conclusion: We used a systematic theory selection process to describe and compare social accountability constructs and frameworks to inform the development of a social accountability impact framework for the Northern Ontario School of Medicine. The research team examined important constructs, relationships, and outcomes, to select a framework that fits the aims of a specific project. Additional engagement will help determine how to combine, adapt, and implement framework components to use in a Northern Ontario framework.
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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 | 0,100 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».