Policy to practice: Social accountability in medical school admissions—A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical schools worldwide are integrating social accountability into admissions to address health inequities, improve workforce distribution and enhance population health outcomes. While foundational frameworks exist, implementation outcomes of specific admissions policies remain underexplored. This scoping review maps how social mission mandates are operationalized within medical school admissions and examines reported impacts on applicant diversity, geographic representation and workforce alignment. METHODS: We conducted a scoping review using the Joanna Briggs Institute and Arksey & O'Malley frameworks. MEDLINE, Embase, Web of Science, ERIC and Education Source were searched from inception to 8 August 2024. Studies were included if they examined MD admissions incorporating defined social mission objectives and reported selection or enrolment outcomes. Screening and data extraction were performed in duplicate, and findings were synthesized descriptively and categorized inductively, and we reported findings following PRISMA-ScR guidelines. RESULTS: Seventeen studies (1994-2022) met inclusion criteria, spanning North America, Australia, Oceania, Europe, Africa and the Caribbean. Although searches ran to 8 August 2024, the newest eligible studies meeting our inclusion criteria were published in 2022. Three main categories of social accountability emerged: (1) Geographic and Practice Location, with admissions strategies targeting rural and underserved regions and reporting improved local retention; (2) Sociodemographic Equity, emphasizing admissions pathways for applicants from Indigenous, low-income, racialized and marginalized groups; and (3) Workforce Composition, focusing on recruiting future primary care and generalist physicians for underserved areas. Despite promising outcomes, including increased diversity, rural representation and generalist intent, several studies reported implementation challenges, inconsistent alignment with institutional missions, and limited long-term outcome tracking. CONCLUSION: Social mission-driven admissions frameworks can advance physician workforce equity and alignment with community needs. However, their success depends on sustained investment, supportive institutional structures and integration across the education continuum.
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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 | 0,050 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».