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Enregistrement W2947258860 · doi:10.1093/pch/pxz066.149

150 Cultivating Compassionate Care, Advocacy Skills and a Health Equity Lens in Resident Physicians: The Development of a Social Paediatrics Curriculum

2019· article· en· W2947258860 sur OpenAlexaffabout
Jacqueline Ogilvie, Jill Sangha, Kaitlyn Bertman, Julie Gerber, Breanna Chen

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedicineHealth careMedical educationFamily medicineLibrary sciencePsychologyPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Funded through an Associated Medical Services Phoenix Fellowship, this project is based in the Department of Paediatrics residency-training program. The overall aim is to advance compassionate care through a longitudinal curriculum focused on health equity, vulnerable populations and implicit bias. The objectives for the social paediatrics curriculum include: 1. Develop a richer understanding of the SDOH and application to paediatric practice 2. Develop advocacy skills for individual patients as well as the rights of children in the community and beyond 3. Enhance awareness of community programs 4. Examine one’s own unconscious bias 5. Develop clinical skills related to compassionate care. Social Paediatrics curriculum was researched and developed through the completion of a curriculum mapping exercise. This involved an environmental scan of current faculty teaching and mapping to Royal College requirements. Focus groups and consensus-building activities were held with faculty, residents, community experts, and patients/families. Through this work a pedagogical framework was established inclusive of: (1) academic teaching; (2) community experiences; (3) advocacy project; and (4) simulation learning. Learner assessment through a CBME-based entrustment tool has been developed with a focus on social medicine related skills. Built through faculty consensus building, curriculum mapping, and broad-based community engagement, this curriculum will be the first 3-year longitudinal implementation of Social Paediatrics learning in an Ontario residency-training program. Twenty four (24) residents and twenty nine (29) faculty members were engaged in developing curricular objectives, and over forty (40) community agencies and experts with learned and lived experience across the region have been partners in curriculum development and delivery. This method of curriculum delivery is unique as it is interdisciplinary in nature and longitudinal in scope. Residents learn from patients and families, community members, interdisciplinary professionals and academic experts alike. Additionally, models for resident assessment focus on professional development rather than the current model of remediation. Resident, faculty and community response to the program thus far has been overwhelmingly positive and a foundation has been laid for a sustainable, rigorous and diverse curriculum. New approaches to developing compassionate physicians, focusing on social justice and challenging biases are encouraged by this curriculum. Through community engagement and experiential activities, traditional physician-to-physician models of teaching and learning are enriched. Traditional structures and culture must be addressed in order to see this curriculum model realized. Research into the program’s efficacy and learner assessment models will guide medical education within and beyond this social paediatrics program.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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