Northern perspectives on medical elective tourism: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Royal College of Physicians and Surgeons of Canada recognizes education to be necessary for doctors to provide culturally safe care. Communities in northern Canada have large populations of Aboriginal people and other marginalized groups. Our goal was to identify the elements of appropriate predeparture curricula for these medical trainees. METHODS: We conducted our study in Kenora, Ontario. With the help of a core collaborative group and the support of the local Aboriginal Health Access Centre, we interviewed a purposive sample of community members about their interactions with trainees from southern Canada. Aboriginal and non-Aboriginal researchers with roots in northern and southern Canada brought perspectives to the inductive analysis. RESULTS: We conducted 17 semistructured interviews between February and March 2014. Participants felt that southern trainees were inadequately educated in northern politics, society and history. They identified 2 more themes: determinants of health affecting the local Aboriginal population, and provider and patient factors affecting delivery of culturally competent care. Participants also shared ideas on how best to implement this content into curricula. INTERPRETATION: Providing culturally competent care to northern communities is a complex process requiring education. Using a collaborative method, we were able to delineate the experiences of members of a northern community and identify knowledge gaps of southern trainees travelling there. Our results provide a foundation for the content and structure of formal predeparture curricula to enable such trainees to provide culturally safe care.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».