Education on whistleblowing in medicine: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».