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Enregistrement W4403899198 · doi:10.1177/01632787241286911

Who’s at the Table? A Scoping Review of Stakeholder Engagement in Medical Education Program Evaluation

2024· review· en· W4403899198 sur OpenAlexaff
Juliette Macabrey, Laura-Lou Wuest, David Buetti

Notice bibliographique

RevueEvaluation & the Health Professions · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderViewpointsStakeholder engagementMedical educationAccountabilityInclusion (mineral)Public relationsStakeholder analysisPsychologyProgram evaluationBest practiceMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Program evaluation is essential for medical schools to demonstrate social accountability and identify areas for improvement in medical education (MEd). Although stakeholder engagement is crucial in program evaluation, no previous review has specifically examined the stakeholders involved in MEd program evaluation. This scoping review addresses this gap by identifying the stakeholders, their roles, and their levels of engagement in evaluating MEd programs, along with the facilitators and barriers to their participation. Through a systematic search across four databases, we identified 53 relevant studies out of 7206 screened. Our findings reveal seven primary stakeholder groups, with students and program directors being the most frequent participants. However, a significant gap exists in the representation of community members and patients, indicating a need for greater inclusion of these key stakeholders. Additionally, we found that stakeholders are primarily engaged as passive participants providing feedback rather than actively shaping the evaluation process. Facilitators and barriers to participation were identified from the participants' perspective, highlighting the need for further research to understand the viewpoints of active stakeholders, such as faculty and administrators. Future studies should also explore the impact of different evaluation approaches on stakeholder engagement to develop more inclusive and effective MEd program evaluations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,490
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,152 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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