Social accountability in undergraduate medical education: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical schools have been increasingly called upon to augment and prioritize their social accountability (SA). Approaches to increasing SA may include reorienting and focusing curricular activities on the priority health needs of the region that they serve. To inform the undergraduate medical education (UGME) curriculum renewal at our school, we examined how SA has been expressed in medical education across several countries and the impacts of SA activities on medical student experience and community-level outcomes. Methods: We conducted a narrative literature review using two electronic databases and searched for studies that reported on SA UGME activities implemented in Canada, Australia, New Zealand, the United States, and the United Kingdom. Studies were screened for inclusion based on predetermined eligibility criteria. Results: We included 40 studies for descriptive analysis and categorized UGME activities into five categories: (1) distributed medical education and community-specific placements/services (32; 80%), (2) community engagement and advocacy activities (23; 58%), (3) international elective preparation and experiences (8; 20%), (4) classroom-based learning of SA-related concepts (17; 43%), and (5) student engagement in SA UGME activities (6; 15%). We categorized impact into four main outcomes: student experience (21; 53%), student competencies (11; 28%), future career choice/practice setting (15; 38%), and community feedback (7; 18%). Student experience was most frequently examined, followed by future career choice/practice setting. Discussion: SA was primarily expressed in UGME activities through placement/service activities and most frequently assessed through student experiences. Student experiences of SA UGME activities have been reported to be largely positive, with benefits also reported for student competencies and influences on future career choice/practice setting. The expression of SA through community engagement in the development of curricular activities indicates a positive shift from social responsibility to SA, but a highly socially accountable curriculum would increasingly consider measures of community impact.
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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 | 0,007 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».