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Enregistrement W2158139440

Health advocacy for refugees: Medical student primer for competence in cultural matters and global health.

2007· article· en· W2158139440 sur OpenAlexaffabout
Kevin Pottie, Sara Hostland

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeCultural competenceMentorshipDisadvantagedMedicineMedical educationCompetence (human resources)NursingPopulationPsychologyPolitical sciencePedagogySocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM BEING ADDRESSED: Canadian family physicians serve a patient population that is increasingly diverse, both culturally and linguistically. Family medicine needs to take a leadership role in developing social accountability and cultural sensitivity among physicians. OBJECTIVE OF PROGRAM: To train medical students to work with newly arriving refugees, to foster competence in handling cultural issues, to raise awareness of global health, and to engage medical students in work with underserviced populations in primary care. PROGRAM DESCRIPTION: The program is composed of an Internet-based training module and a self-assessment quiz focused on global and refugee health, a workshop to increase competence in cultural matters, an experience working with at least 1 refugee family at a shelter for newly arriving refugees, family physician mentorship, and a debriefing workshop at the end of the experience. Students who complete this program are eligible for further electives at a refugee health clinic. CONCLUSION: The program has been received enthusiastically by students, refugees, and family physicians. Working with refugees provides a powerful introduction to issues related to global health and competence in cultural matters. The program also provides an opportunity for medical students to work alongside family physicians and nurtures their interest in working with disadvantaged populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,006

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,391 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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