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Enregistrement W2340859138 · doi:10.1186/s12909-016-0630-4

Medical education for equity in health: a participatory action research involving persons living in poverty and healthcare professionals

2016· article· en· W2340859138 sur OpenAlexafffund
Catherine Hudon, Christine Loignon, Cristina Grabovschi, Paula Louise Bush, Mireille Lambert, Émilie Goulet, Sophie Boyer, Marianne de Laat, Nathalie Fournier

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensCentre de Santé et de Services Sociaux de ChicoutimiWilfrid Laurier UniversityHôpital Charles-Le MoyneMcGill UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésParticipatory action researchHealth careEquity (law)PovertyHealth professionalsHealth equityMedical educationCitizen journalismAction researchNursingMedicinePsychologySociologyPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Improving the knowledge and competencies of healthcare professionals is crucial to better address the specific needs of persons living in poverty and avoid stigmatization. This study aimed to explore the needs and expectations of persons living in poverty and healthcare professionals in terms of medical training regarding poverty and its effects on health and healthcare. METHODS: We conducted a participatory action research study using photovoice, a method using photography, together with merging of knowledge and practice, an approach promoting dialogue between different sources of knowledge. Nineteen healthcare professionals and persons from an international community organization against poverty participated in the study. The first phase included 60 meetings and group sessions to identify the perceived barriers between persons living in poverty and healthcare teams. In the second phase, sub-committees deployed action plans in academic teaching units to overcome barriers identified in the first phase. Data were analysed through thematic analysis, using NVivo, in collaboration with five non-academic co-researchers. RESULTS: Four themes in regard to medical training were highlighted: improving medical students' and residents' knowledge on poverty and the living conditions of persons living in poverty; improving their understanding of the reality of those people; improving their relational skills pertaining to communication and interaction with persons living in poverty; improving their awareness and capacity for self-reflection. At the end of the second phase, actions were undertaken such as improving knowledge of the living conditions of persons living in poverty by posting social assistance rates, and tailoring interventions to patients' reality by including sociodemographic information in electronic medical records. Our findings also led to a participatory research project aiming to improve the skills and competency of residents and health professionals in regard to the quality of healthcare provided to persons living in poverty. CONCLUSIONS: Medical training and residency programs should aim to improve students' and residents' relational skills, more specifically their communication skills, as well as their awareness and capacity for self-reflection, by helping them to identify and recognize their biases, and limitations.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0160,012
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,406
Tête enseignante GPT0,650
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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