Coproduction, Coeducation, and Patient Involvement: Everyone Included Framework for Medical Education Across Age Groups and Cultures
Notice bibliographique
Résumé
Medical education, research, and health care practice continue to grow with minimal coproduction guidance. We suggest the Commons Principle approach to medical education as modeled by Ostrom and Williamson, where we share how adapting these models to multiple settings can enhance empathy, increase psychological safety, and provide robust just-in-time learning tools for practice. We here describe patient and public coproduction in diverse areas within health care using the commons philosophy across populations, cultures, and generations with learning examples across age groups and cultures. We further explore descriptive, mixed methods participatory action in medical and research education. We adopt an "Everyone Included" perspective and sought to identify its use in continuing medical education, citizen science, marginalized groups, publishing, and student internships. Overall, we outline coproduction at the point of need, as we report on strategies that improved engagement. This work demonstrates coproduction with the public across multiple settings and cultures, showing that even with minimal resources and experience, this partnership can improve medical education and 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 | 0,047 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,102 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».