Transforming our relationship with the social determinants of health: a scoping review of social justice interventions in Canadian Medical Schools
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p>This article was migrated. The article was marked as recommended. Background/Purpose: Physicians are in a powerful position to improve the health status of communities through mitigating disparities rooted in social inequities. However, it is uncertain whether medical schools are preparing future physicians with the skills needed to care for diverse populations. The current scoping review aimed to describe how Canadian medical schools teach social justice, comparing pedagogical strategies. Methods: A search was performed using OVID to identify published studies of implemented and evaluated social justice-based interventions within Canadian medical school curricula. Results: Six studies were included. Common themes included increased content knowledge, greater understanding of SDoH, acknowledgement of power and privilege imbalances, identification of physicians' roles as advocates, emphasis on the importance of interdisciplinary care, and increased capacity for self-reflection and personal growth. Experiential interventions were associated with greater personal transformation, but had limited accessibility. Conclusion: Despite the widespread recognition of physicians' roles as health advocates, there is a lack of consensus about an effective strategy for teaching social justice in medical education in Canada. While additional research focusing on the relative merits of didactic versus experiential learning is needed, these preliminary results suggest that experiential learning emphasizing self-reflection and personal growth may be optimal when approaching transformative learning.</ns3:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».