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Enregistrement W3009628151 · doi:10.1097/acm.0000000000003280

Should Wellness Be a Core Competency for Physicians?

2020· article· en· W3009628151 sur OpenAlexaffabout
Erene Stergiopoulos, Brian Hodges, Maria Athina Martimianakis

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity Health NetworkThe Wilson CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLicensureCore competencyOperationalizationMedical educationCompetence (human resources)CurriculumFraming (construction)PsychologyWorkforceMental healthMedicinePedagogyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a recent rise in calls for action around wellness and physician health. In medical education, wellness has been proposed as a physician competency. In this article, the authors review the history of the "wellness as a competency" concept within U.S. and Canadian residency programs and medical schools. Drawing from literature on the discourses of wellness and competence in medical education, they argue that operationalizing wellness as a physician competency holds profound implications for curricula, admissions, evaluation, and licensure. While many definitions of "wellness" and "competency" are used within medical training environments, the authors argue that the definitions institutions ultimately use will have significant impacts for trainees who are considered "unwell." In particular, medical learners with disabilities-including those with mental health, chronic health, learning, sensory, and mobility disabilities-may not conform to dominant conceptions of "wellness," and there is a risk they will become further stigmatized or even be considered unsuitable to practice in the profession. The authors conclude that framing wellness as a competency has the potential to legitimize support-seeking and prioritize physician health, yet it may also have the potential unintended effect of excluding certain learners from the profession. They propose a universal design approach to understand wellness at a systems level and to remove barriers to wellness for all medical learners.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,030
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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