Notice bibliographique
Résumé
We thank Drs. Barwise and Liebow for their response to our Perspective. We agree that medical students are not wholly responsible for changing how the social determinants of health (SDOH) are taught. This is primarily an institutional responsibility—medical schools, academic health science centers, and hospital leadership must ensure that future physicians learn that medicine includes upstream action on SDOH at individual, practice, and community levels.1 The authors note that most students “will become clinicians—not public policy experts or social scientists.” Although ostensibly true, this fails to recognize that physician voices are incredibly influential in public policy discussions. Clinicians are limited at best and ineffectual at worst when they are unequipped to screen for and address the impact of SDOH on their patients’ lives. We are not arguing that faculty must inculcate all medical students into a particular worldview. We are, however, arguing that they should prompt students to question why and how issues, such as racism and poverty, result in deleterious health effects and consider how these conditions can be changed. Drs. Barwise and Liebow state that it is unrealistic to expect medical school curricula to change to incorporate our proposals. We argue that approaches in medical education have changed dramatically in the past and can do so again. Decades ago, the notion of teaching humanism through storytelling and poetry in medical schools would have likely seemed impossible, and yet it is now routinely done in medical schools globally.2,3 Lastly, the authors state that “inequality will not concern everyone equally.” We find this problematic and respectfully propose that it should. We are tasked with caring for all members of society, and especially the most marginalized for whom health and well-being are particularly at risk. Physicians are uniquely poised to bear witness to the downstream effects of social disparities. They are trusted members of society who are often in positions of leadership and authority. This trust is eroded when we trade in band-aids without calling for upstream solutions. Malika Sharma, MD, MEdMedical director, Casey House and HIV Physician, Maple Leaf Medical Clinic Toronto, Ontario, Canada; [email protected]Andrew D. Pinto, MD, MScAssistant professor, Department of Family and Community Medicine, Faculty of Medicine and Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, and clinician–scientist, MAP/Centre for Urban Health Solutions, Li Ka Shing Knowledge Institute, St. Michael’s Hospital, Toronto, Ontario, Canada.Arno K. Kumagai, MDProfessor and vice-chair of education, Department of Medicine, University of Toronto, and F.M. Hill Chair for Humanism Education, Women’s College Hospital, Toronto, Ontario, Canada.
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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 | 0,013 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,050 | 0,102 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».