Global research agenda for medical education regulation: findings from a nominal group consensus exercise
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although medical education regulation is widely practised and given substantial resource and priority by policymakers and leaders, there is little empirical evidence to support it or guide regulation practices at an international level. In recent years, international and cross-border accreditation systems have gained prominence, often linked to migratory opportunities for graduating physicians. Given the high-stakes nature of regulation in medical education, there is a pressing need for research in this area, including the development of a framework to guide how to prioritise the different areas of scholarly inquiry that need to be addressed to best inform and elevate accreditation practices. METHODS: This article reports a nominal group technique consensus exercise on global medical education regulation conducted in August 2023 in London, UK. Participants were invited based on their research and leadership roles in medical education regulation around the world. Working in three groups using the nominal group technique, participants examined issues associated with medical education regulation globally that required research and evaluation. RESULTS: 18 participants from 11 countries took part. There was remarkable consistency across the three groups. Each group identified over 15 areas of inquiry summarised in seven overall research domains: Purpose, Quality and Sustainability, Economics, Governance, Colonialism, Process and Outcomes. DISCUSSION: Regulation is ubiquitous in medical education, and a panel of international scholars and leaders identified a pressing set of global issues that require exploration to inform future practices. This research agenda can help policymakers and researchers understand and embrace the complexity that underlies this topic and use it to prioritise research efforts in the years ahead.
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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 | 0,265 | 0,356 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,021 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| 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 ».