<p>Defining a “Healthy Role-Model” for Medical Schools: Learning Components That Count</p>
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Producing healthy physicians who act as a "healthy role-model" in their environment must be one of the concerns of medical schools today in response to the global movement of "health-promoting university" by the WHO (1995). However, no publications explained the "healthy role-model" in medical school. This study aimed to fill this gap by exploring the definition and characteristics of a "healthy role-model" for medical teachers. METHODS: We used a grounded theory approach with in-depth interviews and e-mail communications to 48 medical teachers from various backgrounds of "health professions education," "health education and behavior"/'health education and promoter,' "general practitioners/family medicine," "adolescent health," "internal medicine," and "cardiology-vascular medicine." The medical teachers were from Indonesia, one other developing country (Bangladesh), and five developed countries (United States of America, Canada, Netherlands, Australia, and United Kingdom). We also invited 19 medical students from Indonesia for three focus group discussions. RESULTS: We identified four categories to define a "healthy role-model" for medical schools as persons who are seen: 1) "physically," "socially," "mentally", and "spiritually" healthy; 2) internalized healthy behaviors; 3) willing to promote healthy lifestyles; and, 4) a life-long learner. In each category, there are several characteristics discussed. CONCLUSION: Our study provides some insights to define a "healthy role-model" of medical teachers by using the characteristics of healthy people and adult learners. The first category describes the characteristics of healthy people, but cultural issues influence the perspectives of medical teachers to define a "healthy role-model" for medical schools.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».