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Enregistrement W3160879494 · doi:10.1080/14739879.2021.1914182

Incorporating the interaction between health and work into the undergraduate medical curriculum – a qualitative evaluation of a teaching pilot in English medical schools

2021· article· en· W3160879494 sur OpenAlexaff
Ferhana Hashem, Sabrena Jaswal, Catherine Marchand, Lindsay Forbes, Naren Srinivasan, Amanda Bates, Stephen Peckham

Notice bibliographique

RevueEducation for Primary Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesPublic Health England
Mots-clésMedical educationCurriculumFocus groupFlexibility (engineering)Health careQualitative researchWork (physics)MedicinePsychologyPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There is a growing recognition of the impact of work on health both positive and negative. It is important that all health care professionals are equipped to understand the effects of work and worklessness on health and help patients remain in work or manage a healthy return to work where appropriate. Despite explicit reference to health and work in the General Medical Council’s Outcomes for Graduates, currently, this is not a theme that is integrated across the undergraduate medical curricula.Aim: This study evaluates medical tutors’ and undergraduates’ perspectives of a selection of health and work topics in a teaching pilot to consider the suitability and appropriateness for delivery, integration into the curriculum, tailoring of the resources, and appropriateness and expected attainment of learning objectives.Methods: Qualitative, semi-structured interviews and focus groups were carried out with five medical tutors and 36 undergraduates. Interviews and focus groups were recorded, transcribed and thematically analysed.Results: Medical tutors and undergraduates identified suitability of appropriate subject specialities and years of teaching, whether learning objectives were important and if these had been achieved, and recommendations for future delivery.Discussion: Medical tutors were committed to delivering the health and work topics with the flexibility of tailoring the resources to existing subject specialities and with respect to the year of study. Learning objectives were perceived appropriate by tutors, despite ambivalence about their importance from some undergraduates. Resources were identified as having relevance to public health undergraduate teaching and during general practice placements.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,398 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
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