Ethical issues encountered by medical students during international health electives
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Medical students increasingly wish to participate in international health electives (IHEs). The authors undertook to understand from the students' perspective the ethical challenges encountered on IHEs in low-resource settings and how students respond to these issues. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 12 medical students upon their return from an IHE. A purposive sampling strategy was used. Inductive data analysis using a constant comparative technique generated initial codes which were later organised into higher-order themes. RESULTS: Five themes relating to ethical issues were identified: (i) uncertainty about how best to help; (ii) perceptions of Western medical students as different; (iii) moving beyond one's scope of practice; (iv) navigating different cultures of medicine, and (v) unilateral capacity building. CONCLUSIONS: International health electives are associated with a range of ethical issues for students. Students would benefit from formal pre-departure training, which should include an evaluation of their expectations of and motivations for participating in an IHE, careful selection of the IHE from amongst the opportunities available, learning about the local context of the IHE prior to departure, and the exploration and discussion of ethical and professionalism issues. Other factors that would benefit students include having an invested onsite colleague or supervisor, maintaining an ongoing connection with the home institution, and formal debriefing on conclusion of the IHE.
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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 | 0,014 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».