‘Can the patient speak?’: postcolonialism and patient involvement in undergraduate and postgraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Patients are increasingly being engaged in providing feedback and consultation to health care institutions, and in the training of health care professionals. Such involvement has the potential to disrupt traditional doctor-patient power dynamics in significant ways that have not been theorised in the medical literature. Critical theories can help us understand how power flows when patients are engaged in the training of medical students. METHODS: This paper applies postcolonial theory to the involvement of patients in the development and delivery of medical education. First, I review and summarise the literature around patient involvement in medical education. Subsequently, I highlight how postcolonial frameworks have been applied to medical education more broadly, extrapolating from the literature to apply a postcolonial lens to the area of patient engagement in medical education. CONCLUSION: Concepts from postcolonial theory can help medical educators think differently about how patients can be engaged in the medical education project in ways that are meaningful and non-tokenistic. Specifically, the positioning of the patient as 'subaltern' can provide channels of resistance against traditional power asymmetries. This has curricular and methodological implications for medical education research in the area of patient engagement.
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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 | 0,023 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,056 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».