A conceptual framework to describe and evaluate a socially accountable learning health system: Development and application in a northern, rural, and remote setting
Notice bibliographique
Résumé
Health care and academic institutions are increasingly committing to social accountability, a strategic shift that requires priorities, activities, and evaluations to be co-determined with all relevant partners. Consequently, governments, accreditors, funders, and communities are calling for these institutions to communicate their progress towards social accountability. The purpose of this study was to develop a conceptual framework around a socially accountable learning health system. This article presents an integrated analysis of two studies: (i) a narrative review of 11 prominent social accountability and health services conceptual frameworks and (ii) a reflexive thematic analysis of 18 key informant interviews. Using a systematic conceptual framework development and integrated theory of change/realist evaluation methodologies, we describe a synthesis of these findings to develop a conceptual framework for describing and evaluating socially accountable health professional education. The resulting framework describes assessment phases of social accountability, transitions between phases, learning cycles, and the actors and systems that collectively mobilise social accountability at multiple levels in health and education systems. The framework can be used to evaluate interventions or characterise progress towards social accountability in different settings, as illustrated in the example at the end of the paper. The framework emphasises the significance of designing, mobilising, and evaluating social accountability as part of a contextualised learning health system.
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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 | 0,082 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,037 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».