Attitude change of medical students towards people facing homelessness through mandatory rotation
Notice bibliographique
Résumé
Background Addressing disparities of care and understanding the reality of patients in vulnerable situations are increasingly recognized as fundamental objectives for Canadian physicians. However the hidden curricula in medical schools can contribute to a culture of discrimination for the patients in the most vulnerable situations, as future doctors express more negative attitudes towards these patients at the end of medical school than at the beginning. Objectives and Methods It is the first impact assessment of a mandatory rotation on medical students' attitude towards homelessness. A group of students at Université de Montréal have built in 2013 a one-week mandatory rotation for medical students consisting of courses, discussions and experiential learning in the community with patients in vulnerable situations. Our research evaluated the impact of this rotation on medical student’s attitude towards people facing homelessness. We used a translated version of the Health Professionals’ Attitudes Towards the Homeless Inventory (HPATHI) questionnaire to assess the attitude of medical students regarding people facing homelessness before their rotation, after it and before starting residency. Basic demographic data were also collected to control for any confounding factors that could affect changes in attitude. Results The rotation was given to 271 students. 139 students handed in both pre and post questionnaires and were included in the study. The average post-rotation HPATHI score was significantly higher than the average pre-rotation score with an average improvement of 0.15 on a Likert scale of 5 points (CI 95% [0,11 - 0,20], p < 0.0001). Conclusions While the medical curriculum is increasingly oriented towards future physicians’ attitudes, coming up with concrete means to improve these attitudes and to measure this improvement can prove cumbersome. We discuss the way this course was built and how we can better measure the impact of similar projects. Key messages: Experiential learning combined with courses and oriented discussions can bring long term attitude improvement. Impact of projects designed to bring attitude improvement can be measured.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».