Is Canada's Post-Graduate Medical Education Curricula Producing Physicians who can Provide Culturally Safe Care?
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous peoples living in Canada experience significant health inequities relative to non-Indigenous people, which stem largely from experiences of colonization, past and present. An important contributor to such inequities is the paucity of culturally safe healthcare available to Indigenous people. A lack of relevant educational experiences for healthcare professionals has been implicated in both creating culturally unsafe healthcare environments and in perpetuating these healthcare-related inequities (Guerra & Kurtz, 2017). The Truth and Reconciliation Commission of Canada (TRC, 2015) calls for improved cultural safety training for healthcare professionals treating Indigenous patients. Recently, post-graduate medical education training programs have shifted to a competency-based model (CBME) whereby specific learning objectives must be attained to graduate, compared to the historical time-based model (Iobst et al., 2010). However, it is unknown whether the CBME programs sufficiently fulfill the TRC calls to action pertaining to Indigenous health. The objective of this study is to determine the extent to which Canada’s CBME curricula provide cultural safety training regarding Indigenous health. An environmental scan of the publically available national CBME curricula will assess the content of the core portions of the training programs. A self-report mixed-methods survey will be distributed to medical residents at Queen’s University to determine the extent to which they perceive that such training is provided to them. This research aims to identify gaps in the CBME curricula pertaining to Indigenous health, so as to contribute to improved cultural safety training, and thus health equity, in the future.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».