The ethics and safety of medical student global health electives
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore and characterize the ethical and safety challenges of global health experiences as they affect medical students in order to better prepare trainees to face them. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 23 Canadian medical trainees who had participated in global health experiences during medical school. Convenience and snowball sampling were utilized. Using Moustakas's transcendental phenomenological approach, participant descriptions of ethical dilemmas and patient/trainee safety problems were analyzed. This generated an aggregate that illustrates the essential meanings of global health experience ethical and safety issues faced. RESULTS: We interviewed 23 participants who had completed 38 electives (71%, n=27, during pre-clinical years) spending a mean 6.9 weeks abroad, and having visited 23 countries. Sixty percent (n=23) had pre-departure training while 36% (n=14) had post-experience debriefing. Three macro-level themes were identified: resource disparities and provision of care; navigating clinical ethical dilemmas; and threats to trainee safety. CONCLUSIONS: Medical schools have a responsibility to ensure ethical and safe global health experiences. However, our findings suggest that medical students are often poorly prepared for the ethical and safety dilemmas they encounter during these electives. Medical students require intensive pre-departure training that will prepare them emotionally to deal with these dilemmas. Such training should include discussions of how to comply with clinical limitations.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».