“Disadvantaged patient populations”: A theory-informed education needs assessment in an urban teaching hospital
Notice bibliographique
Résumé
Recent calls in medical education and health care emphasize equitable care for disadvantaged patient populations (DPP), with education highlighted as a key mechanism to move toward this goal. However, in order to develop effective education strategies we must first better understand the DPP concept. We conducted a theory-informed needs assessment to explore the concept of DPP as understood in our hospital. Using an interpretive qualitative approach informed by principles of critical discourse analysis we conducted focus groups with trainees and staff across professions and groups, as identified in the hospital’s strategic plan, representing “patients experiencing disadvantage.” We identified three main perceptions about DPP: 1) disadvantaged patients require care above and beyond what is normal; 2) the system is to blame for failures in serving disadvantaged patients; and 3) labelling patients is problematic and stigmatizing. In response, patients wanted to be first seen as valuable human beings rather than as a burden or category. Patients appreciated that the DPP concept opened up better access to care, but also felt ‘othered’ by the concept. As a result, patients felt they were not accessing the same level of care in terms of compassion and respect. Our findings suggest potential for three, theory-informed educational approaches to help improve care for patients experiencing disadvantage: 1) sharing authentic and varied stories; 2) fostering dialogue; and 3) aligning assessment approaches with educational approaches. Additionally, we suggest a need to define access beyond the ability to receive services; according to our participants, access must also engender a sense of common humanity and respect.
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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 | 0,020 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».