Deaf and hard of hearing awareness training: A mentor‐led workshop
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who are deaf and hard of hearing (DHH) comprise a significant and increasing proportion of the population. They face many barriers to accessing good health care and major communication challenges with health professionals. There is evidence that DHH awareness training for health professionals needs improvement but little information about how such training is incorporated into curricula. The research question we address is how to develop and deliver an effective workshop for students led by people who, by definition, have barriers to communication due to hearing loss and deafness. METHODS: Workshop development was initiated and led by a medical student as a course project, in collaboration with DHH people, other students, and university faculty in an iterative participatory educational design process, supported by a community-based organization that provides programs and services for DHH people. Development resulted in a pilot workshop suitable for all health professional students. RESULTS: Three workshops were attended by a total of 49 students from 10 different health disciplines. Workshops were highly rated. Thematic analysis of post-workshop reflections written by occupational therapy students showed learning in the domains of knowledge, skills (practical tips and techniques), and attitudes (assumptions, motivation, reflection). CONCLUSIONS: Partnership with a community organization makes it feasible for DHH people to design and facilitate workshops. The organization can provide the necessary environment, technology, and support, and identify people with lived experience to be workshop mentors. Workshops help make students more aware of the needs of DHH people and motivate them to provide better care.
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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 | 0,014 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».