Genetics education in medical school: a qualitative study exploring educational experiences and needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic discoveries increasingly have an impact on clinical medicine. Primary care providers (PCPs) need to be prepared to address patients' concerns about their genetic risks. AIMS: To explore family medicine residents' experiences with genetics in medical school and residency training and to understand their educational needs in genetics. METHODS: Four focus groups were held with 33 family medicine residents at the University of Toronto, which represented graduates of 9 different Canadian medical schools. Groups were audio-taped, transcribed and analysed independently by 4 reviewers using content analysis. Recurrent themes were identified. RESULTS: Participants described their experiences with genetics in medical school as almost entirely related to rare disorders, so genetics was not perceived to be clinically relevant. There was little awareness of the complex ethical and psychosocial issues that accompany genetics. However, participants felt that genetics would become significant in medical care in the future and PCPs would play an important role. They expressed a need for more knowledge of genetics to fulfill this role and practical teaching in genetics by clinicians. CONCLUSIONS: Medical school educational experiences may not be preparing future PCPs to address genetic issues with patients. A change and a broadening of the teaching of genetics are required to fulfill this need.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».