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Enregistrement W4288489023 · doi:10.1080/10401334.2022.2103815

Global Perceptions on Social Accountability and Outcomes: A Survey of Medical Schools

2022· article· en· W4288489023 sur OpenAlexaff
Cassandra Barber, Saad Chahine, Jimmie Leppink, Cees van der Vleuten

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityOperationalizationSocial accountingContext (archaeology)Medical educationPsychologyConsistency (knowledge bases)Exploratory factor analysisFocus groupExploratory researchPerceptionPublic relationsMedicinePolitical scienceSociologyAccountingBusinessClinical psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenomenon: Social accountability has become a universal component in medical education. However, medical schools have little guidance for operationalizing and applying this concept in practice. This study explored institutional practices and administrative perceptions of social accountability in medical education. Approach: An online survey was distributed to a purposeful sample of English-speaking undergraduate medical school deans and program directors/leads from 245 institutions in 14 countries. The survey comprised of 38-items related to program mission statements, admission processes, curricular content, and educational outcomes. Survey items were developed using previous literature and categorized using a context-input-process-products (CIPP) evaluation model. Exploratory Factor Analysis (EFA) was used to assess the inter-relationship among survey items. Reliability and internal consistency of items were evaluated using McDonald’s Omega. Findings: Results from 81 medical schools in 14 countries collected between February and June 2020 are presented. Institutional commonalities of social accountability were observed. However, our findings suggest programs focus predominately on educational inputs and processes, and not necessarily on outcomes. Findings from our EFA demonstrated excellent internal consistency and reliability. Four-factors were extracted: (1) selection and recruitment; (2) institutional mandates; (3) institutional activities; and (4) community awareness, accounting for 71% of the variance. McDonald’s Omega reliability estimates for subscales ranged from 0.80-0.87. Insights: This study identified common practices of social accountability. While many medical schools expressed an institutional commitment to social accountability, their effects on the community remain unknown and not evaluated. Overall, this paper offers programs and educators a psychometrically supported tool to aid in the operationalization and reliability of evaluating social accountability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,379 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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