How can we design a curriculum for a resilient medical student? - A blueprint for resiliency programs for med students in Japan
Notice bibliographique
Résumé
Recent research around the world has consistently reported that medical students experience a high rate of psychological morbidity, depersonalization, and low personal accomplishment. Resilience-enhancing programs have been proposed and implemented even in Japan. However, most of them remain extracurricular programs that are not specifically tailored to medical students. Additionally, they mostly mimic resiliency programs in North America, although studies have indicated that cultural perspective to the self, others, and context contribute to the capacity to respond to a stressful situation.In this context, the presenters investigated what factors might affect the similarities or differences in the perceptions of resilience among experienced palliative care physicians in Canada and Japan in 2017-2018 in order to propose a theory for a resiliency curriculum from a different cultural perspective. This study showed that Japanese physicians are more likely to rely on “Relationships” with other persons such as mentors, family, friends, or colleagues; in contrast, Canadian physicians tended to be more focused on individual factors such as “Autonomy” and “Confidence”.As a result, Showa University School of Medicine in Japan has developed a progressively advancing resiliency program for first through fourth year medical students as part of a new curriculum, implementation of which will begin in the spring of 2020. This represents one of the largest revisions in the school’s history. In this presentation, a blueprint for resiliency programs in a new curriculum will be presented, including course description, course content, educational objectives, learning resources, timetables, and instructional strategies.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».