Inclusion of Health Disparities, Cultural Competence, and Health Literacy Content in US and Canadian Pharmacy Curriculums
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To determine how US and Canadian pharmacy schools include content related to health disparities and cultural competence and health literacy in curriculum as well as to review assessment practices. Methods. A cross-sectional survey was distributed to 143 accredited and candidate-status pharmacy programs in the United States and 10 in Canada in three phases. Statistical analysis was performed to assess inter-institutional variability and relationships between institutional characteristics and survey results. Results. After stratification by institutional characteristics, no significant differences were found between the 72 (50%) responding institutions in the United States and the eight (80%) in Canada. A core group of faculty typically taught health disparities and cultural competence content and/or health literacy. Health disparities and cultural competence was primarily taught in multiple courses across multiple years in the pre-APPE curriculum. While health literacy was primarily taught in multiple courses in one year in the pre-APPE curriculum in Canada (75.0%), delivery of health literacy was more varied in the United States, including in a single course (20.0%), multiple courses in one year (17.1%), and multiple courses in multiple years (48.6%). Health disparities and cultural competence and health literacy was mostly taught at the introduction or reinforcement level. Active-learning approaches were mostly used in the United States, whereas in Canada active learning was more frequently used in teaching health literacy (62.5%) than health disparities and cultural competence (37.5%). Few institutions reported providing professional preceptor development. Conclusion. The majority of responding pharmacy schools in the United States and Canada include content on health disparities and cultural competence content and health literacy to varying degrees; however, less is required and implemented within experiential programs and the co-curriculum. Opportunities remain to expand and apply information on health disparities and cultural competence content and health literacy content, particularly outside the didactic curriculum, as well as to identify barriers for integration.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».