Summit on Medical School Education in Sexual Health: Report of an Expert Consultation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION.: Medical education in sexual health in the United States and Canada is lacking. Medical students and practicing physicians report being underprepared to adequately address their patients' sexual health needs. Recent studies have shown little instruction on sexual health in medical schools and little consensus around the type of material medical students should learn. To address and manage sexual health issues, medical students need improved education and training. AIM.: This meeting report aims to present findings from a summit on the current state of medical school education in sexual health and provides recommended strategies to better train physicians to address sexual health. METHODS.: To catalyze improvements in sexual health education in medical schools, the summit brought together key U.S. and Canadian medical school educators, sexual health educators, and other experts. Attendees reviewed and discussed relevant data and potential recommendations in plenary sessions and then developed key recommendations in smaller breakout groups. RESULTS.: Findings presented at the summit demonstrate that the United States and Canada have high rates of poor sexual health outcomes and that sexual health education in medical schools is variable and in some settings diminished. To address these issues, government, professional, and student organizations are working on efforts to promote sexual health. Several universities already have sexual health curricula in place. Evaluation mechanisms will be essential for developing and refining sexual health education. CONCLUSIONS.: To be effective, sexual health curricula need to be integrated longitudinally throughout medical training. Identifying faculty champions and supporting student efforts are strategies to increase sexual health education. Sexual health requires a multidisciplinary approach, and cross-sector interaction between various public and private entities can help facilitate change. Areas important to address include: core content and placement in the curriculum; interprofessional education and training for integrated care; evaluation mechanisms; faculty development and cooperative strategies. Initial recommendations were drafted for each.
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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 | 0,043 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,009 |
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 ».