Challenges and Facilitators for Physicians and Medical Schools to Promote Social Accountability in Rural Communities: A Scoping Review and Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Social accountability aligns the health demands and priorities of the community and the commitment of medical schools. Existing literature has proposed contextually distinctive interventions encompassing geographical initiatives, acting networks or parties, and systematic categorizations for the implementation of social accountability in a rural setting. Research concerning social accountability implementation strategies has been insufficient. This study provides an overview of the existing literature surrounding the social accountability practice of physicians and medical schools, in rural settings, through evidence of the barriers and facilitators inherent to the rural communities. Methods This scoping review was conducted following the Arksey and O’Malley Framework. Web of Science, MEDLINE, EMBASE, SCOPUS, and CINAHL were searched for peer-reviewed studies published since 2000. Results A total of 2698 abstracts were identified, 180 full-text articles were reviewed, and 53 articles met the eligibility criteria across 15 different countries. Strategies used and problems inherent in promoting social accountability across physician practice and medical education are reported. Conclusions This scoping review synthesizes existing evidence on the barriers and facilitators of social accountability practices in rural settings globally. The identified literature captures recurring themes of medical infrastructure inadequacy, community immersion curriculum design, targeted admission, geographical isolation, and institutional or peer support.
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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 | 0,049 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».