Do medical schools teach medical humanities? Review of curricula in the United States, Canada and the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVES: Medical humanities are becoming increasingly recognized as positively impacting medical education and medical practice. However, the extent of medical humanities teaching in medical schools is largely unknown. We reviewed medical school curricula in Canada, the UK and the US. We also explored the relationship between medical school ranking and the inclusion of medical humanities in the curricula. METHODS: We searched the curriculum websites of all accredited medical schools in Canada, the UK and the US to check which medical humanities topics were taught, and whether they were mandatory or optional. We then noted rankings both by Times Higher Education and U.S. News and World Report and calculated the average rank. We formally explored whether there was an association between average medical school ranking and medical humanities offerings using Spearman's correlation and inverse variance weighting meta-analysis. RESULTS: We identified 18 accredited medical school programmes in Canada, 41 in the UK, and 154 in the US. Of these, nine (56%) in Canada, 34 (73%) in the UK and 124 (80%) in the US offered at least one medical humanity that was not ethics. The most common medical humanities were medical humanities (unspecified), history, and literature (Canada); sociology and social medicine, medical humanities (unspecified), and art (UK); and medical humanities (unspecified), literature and history (US). Higher ranked medical schools appeared less likely to offer medical humanities. CONCLUSIONS: The extent and content of medical humanities offerings at accredited medical schools in Canada, the UK and the US varies, and there appears to be an inverse relationship between medical school quality and medical humanities offerings. Our analysis was limited by the data provided on the Universities' websites. Given the potential for medical humanities to improve medical education and medical practice, opportunities to reduce this variation should be exploited.
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 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 | 0,013 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».