Attitudes towards sub-domains of professionalism in medical education: defining social accountability in the globalizing world
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unmet health needs of populations around the world are a major contributor to lagging health outcomes globally. Medical professionals have a duty to address the health needs of their communities. In a globalizing world, the needs may seem limitless. Yet, most training involves immersion in one health system and its resources. How do practitioners reconcile this potentially limitless demand with their focused training and in understanding their duty to the populations they serve? METHODS: A mixed-method design was used. We distributing a pre-validated survey examining all facets of professionalism to the Department of Family Medicine at the University of Ottawa. This was followed by interviewing a purposive sample of residents and faculty with different levels of interest in working with underserved populations, to examine attitudes towards social accountability. RESULTS: Quantitative results did not replicate the factor structure of the pre-validated survey in our cohort. This and other gaps in individual responses were used to construct an interview guide. Interviews revealed differences between residents and faculty. Residents were likely to see social accountability as flowing from personal interest as opposed to a professional duty; and residents' sense of duty can be met through good care of individual patients under their sphere of care. Faculty were more likely to discuss facets of care that they could influence at the health system level nationally and beyond. CONCLUSION: More usable and succinct instruments are needed to capture individual attitudes on social accountability. Our results identify how new physicians in family medicine in Ottawa, Canada wish to apply learning in global health to local needs, responding to the call to "think global, act local."
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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 | 0,007 | 0,042 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».