Content analysis of chronic pain content at three undergraduate medical schools in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: It has been well documented that interdisciplinary, comprehensive pain education can foster positive pain beliefs among medical students, in addition to improving students’ abilities to diagnose and treat pain. Though some work has been done to quantify the number of hours of pain education students receive, the content itself has received little attention.Aims: This study seeks to identify what medical students learn about chronic pain throughout an undergraduate medical degree program in Ontario.Methods: Three undergraduate medical schools in Ontario were selected on the basis of variety in curricular structure and instructional methods. Written documents comprising the formal curriculum were analyzed through qualitative and quantitative content analysis. These findings were compared with promising practices from the pain education literature.Results: The three curricula studied here dedicate the bulk of pain education to three topics: pain mechanisms, pain management, and opioids and addiction. The curricula vary considerably in organization of content and hours of pain training. All three curricula were found to contain negative pain beliefs that characterize pain patients as difficult, overwhelming, and unrewarding to work with. Two of the medical schools studied here do not have a pain curriculum.Conclusions: The results of this study indicate a need for medical schools to develop comprehensive, interdisciplinary pain curricula. Though increasing the number of hours of pain training is crucial, equally imperative is a consideration of what, and how, students learn about pain.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».