Barriers and Enablers to the Production of Open Access Medical Education Platforms: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Free Open Access Medical Education has the potential to democratize access to medical knowledge globally; however, this potential remains largely unrealized, particularly in resource-limited settings. Content is increasingly concentrated on a small number of platforms, each hosting large volumes of material compiled from diverse sources. OBJECTIVE: This scoping review aimed to identify and synthesize reported barriers and enablers to the successful design, production, and operation of open access medical education platforms, with the goal of informing strategies to improve their impact, reach, and sustainability. METHODS: We conducted a scoping review using the Arksey and O'Malley framework. A structured search was carried out on April 17, 2023, in PubMed and EBSCOhost. Citation chaining with the SnowGlobe tool and manual reference checking supplemented the search. Studies were eligible for inclusion if they examined platforms that compile content from multiple sources and reported barriers and enablers. Two reviewers (AAEA and AB) independently screened records and extracted data, with discrepancies resolved by a third reviewer (EPOF). Beginning with an a priori framework of "barriers" and "enablers," coding was then developed inductively. Thematic synthesis categorized findings by stakeholder group. RESULTS: Of 1108 records identified, 1064 unique records were screened, and 64 full-text papers were assessed; 34 met the inclusion criteria. The most frequently reported barriers were concerns about content-quality control, incomplete or unstructured materials, and the resources needed to sustain platforms long-term. Key enablers included the use of validated tools to assess content quality and collaboration with existing content providers and platforms to enhance visibility and learner engagement. Findings were organized into 3 stakeholder groups: learners and training programs, content designers and creators, and platform managers. CONCLUSIONS: Open access medical education platforms have significant untapped potential to enhance global medical training. Addressing these persistent challenges-particularly around quality assurance, content organization, and sustainability-will require more structured, collaborative, and internationally coordinated approaches.
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 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 | 0,002 | 0,019 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».