Quality assurance in allied healthcare education: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is no standard methodology for outlining the intricacies of allied healthcare education (AHE) or its quality. The profound misconception is that quality assurance (QA) in AHE is used on a "voluntary" basis. Given the absence of statutory regulatory mechanisms such as accreditation, validation, and audit by the peripheral agencies concerning QA, adoption of QA measures in AHE is not consistent, and it results in producing a subpar allied health workforce. This paper analyzes the need to include QA measures as an essential domain in evaluating the effectiveness of allied health professional education programs. Method: A large database search was performed using pertinent terms, and a blueprint was developed for a meticulous literature review published between 2015 and 2021. Five hundred eighty-two articles were found and screened; a critical appraisal was performed for 22 peer-reviewed articles for relevant information. Results: The literature review identified the need to use academic domains such as leadership, planning, delivery, and feedback as QA criteria to evaluate the efficiency of education and training in allied health professional education programs. Instructors and facilitators for specific knowledge and skill development and a description of their roles should also be used in QA evaluation. Conclusion: Resources for effective learning and teaching in the allied healthcare domain are limited. This review highlights the significant need to include a QA system in AHE, considering the pivotal role of these students in supporting humankind, now and in the future. The findings contribute to the research by providing essential insights into current trends and focusing on existing research in AHE quality.
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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 | 0,009 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».