Lesbian, Gay, Bisexual, and Transgender–Related Content in Undergraduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Lesbian, gay, bisexual, and transgender (LGBT) individuals experience health and health care disparities and have specific health care needs. Medical education organizations have called for LGBT-sensitive training, but how and to what extent schools educate students to deliver comprehensive LGBT patient care is unknown. OBJECTIVES: To characterize LGBT-related medical curricula and associated curricular development practices and to determine deans' assessments of their institutions' LGBT-related curricular content. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Deans of medical education (or equivalent) at 176 allopathic or osteopathic medical schools in Canada and the United States were surveyed to complete a 13-question, Web-based questionnaire between May 2009 and March 2010. MAIN OUTCOME MEASURE: Reported hours of LGBT-related curricular content. RESULTS: Of 176 schools, 150 (85.2%) responded, and 132 (75.0%) fully completed the questionnaire. The median reported time dedicated to teaching LGBT-related content in the entire curriculum was 5 hours (interquartile range [IQR], 3-8 hours). Of the 132 respondents, 9 (6.8%; 95% CI, 2.5%-11.1%) reported 0 hours taught during preclinical years and 44 (33.3%; 95% CI, 25.3%-41.4%) reported 0 hours during clinical years. Median US allopathic clinical hours were significantly different from US osteopathic clinical hours (2 hours [IQR, 0-4 hours] vs 0 hours [IQR, 0-2 hours]; P = .008). Although 128 of the schools (97.0%; 95% CI, 94.0%-99.9%) taught students to ask patients if they "have sex with men, women, or both" when obtaining a sexual history, the reported teaching frequency of 16 LGBT-specific topic areas in the required curriculum was lower: at least 8 topics at 83 schools (62.9%; 95% CI, 54.6%-71.1%) and all topics at 11 schools (8.3%; 95% CI, 3.6%-13.0%). The institutions' LGBT content was rated as "fair" at 58 schools (43.9%; 95% CI, 35.5%-52.4%). Suggested successful strategies to increase content included curricular material focusing on LGBT-related health and health disparities at 77 schools (58.3%, 95% CI, 49.9%-66.7%) and faculty willing and able to teach LGBT-related curricular content at 67 schools (50.8%, 95% CI, 42.2%-59.3%). CONCLUSION: The median reported time dedicated to LGBT-related topics in 2009-2010 was small across US and Canadian medical schools, but the quantity, content covered, and perceived quality of instruction varied substantially.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».