Attitudes towards homeless people among emergency department teachers and learners: a cross-sectional study of medical students and emergency physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical students' attitudes and beliefs about homeless people may be shaped by the attitudes of their teachers and one of the most common sites for learning about homeless patients is the emergency department. The objective of this study was to determine if medical students in the preclinical and clinical years and emergency medicine faculty and residents have different attitudes and beliefs about homeless people. METHODS: The Health Professional Attitudes Toward the Homeless Inventory (HPATHI), was administered to all medical students, and emergency medicine physicians and residents at a large academic health sciences center in Canada. The HPATHI examines attitudes, interest and confidence on a 5-point Likert scale. Differences among groups were examined using the Kruskal Wallis test and Pearson's chi-square test. RESULTS: The HPATHI was completed by 371 individuals, for an overall response rate of 55%. Analysis of dichotomized median and percentage results revealed 5/18 statements were significant by both methods. On the attitudes subscales physicians and residents as a group were more negative for 2/9 statements and on the confidence subscale more positive for 1/4 statements. The interest subscale achieved overall statistical significance with decreased positive responses among physicians and residents compared to medical students in 2/5 statements. CONCLUSION: This study revealed divergences in attitudes, interests and beliefs among medical students and emergency medicine physicians and residents. We offer strategies for training interventions and systemic support of emergency faculty. Emergency medicine physicians can examine their role in the development of medical students through both formal and informal teaching in the emergency department.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».