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Enregistrement W4415953551 · doi:10.34172/rdme.025.33263

Education on whistleblowing in medicine: A scoping review

2025· article· en· W4415953551 sur OpenAlexafffund
Stephanie Quon, Sarah Zhou, Sarah Low, Kunquan Zheng

Notice bibliographique

RevueResearch and Development in Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, University of British Columbia
Mots-clésThematic analysisInclusion (mineral)PreparednessScope (computer science)Grey literatureHigher educationBest practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Whistleblowing is critical to promoting patient safety, ethical accountability, and systemic improvement. Despite its importance, medical trainees often face cultural, organizational, and personal barriers to speaking up. While medical education plays a key role in shaping future physicians’ preparedness to whistleblow, the scope and effectiveness of existing educational approaches remain unclear. Objective: This scoping review aimed to explore how whistleblowing is currently taught, supported, or assessed in undergraduate and postgraduate medical education, and to identify gaps and opportunities for curricular development. Methods: Following the JBI methodology and PRISMA-ScR guidelines, we conducted a comprehensive search across six databases (MEDLINE, Embase, ERIC, Scopus, Web of Science, PsycINFO) and grey literature sources. Studies were eligible if they addressed educational strategies related to whistleblowing among medical students, residents, or early-career physicians. After removing 1,208 duplicates from an initial yield of 3,742 records, 2,534 titles and abstracts were screened. A total of 78 articles underwent full-text review, and 13 met all inclusion criteria. Results: Thirteen peer-reviewed studies were included. Thematic analysis revealed four major domains: (1) educational strategies, (2) learner attitudes and preparedness, (3) institutional and cultural contexts, and (4) virtue ethics and empowerment. More than half of the articles described education that addressed whistleblowing implicitly within professionalism or patient safety modules. Students commonly reported fear, uncertainty, and lack of institutional support as barriers. Programs with an intended emphasis on ethics, emphasized moral development, institutional transparency, and psychological safety showed more promising outcomes. Conclusion: Whistleblowing education in medical education remains limited, inconsistently implemented, and rarely evaluated. Few studies explicitly assessed learners’ knowledge, skills, or preparedness to whistleblow, with most relying on indirect measures such as attitudes or moral reasoning. To better prepare future physicians, curricula should integrate explicit whistleblowing content, incorporate robust assessment strategies, foster ethical resilience, and be supported by institutional cultures that empower and protect those who speak up.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0280,029
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,437 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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