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Enregistrement W4224014369 · doi:10.21203/rs.3.rs-1540839/v1

Integrating gender in medical curriculum of Bangladesh: exploring perceptions, prospects and challenges

2022· preprint· en· W4224014369 sur OpenAlexaff
Fariha Haseen, Mosammat Ivylata Khanam, Sabrina Sharmin, Katia Mahindra, Sanjida Hasan, Fariba Tabassum, Sharlin Akhter, Sakib Mahmud, Ayesha Afroz Chowdhury, Abu Momtaz Saaduddin Ahmed, Md. Saidur Rahman Khan, AGM Mashuqur Rahman, Mohd. Shahadt Hossain Mahmud, Syed Shariful Islam

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMinistry of Health and Family Welfare
Mots-clésThematic analysisPerceptionCurriculumDescriptive statisticsPsychologyMedical educationHealth careGovernment (linguistics)Multivariate analysis of varianceMultivariate analysisFamily medicineMedicineNursingQualitative researchPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Gender is an important biological, behavioral, societal and cultural factor influencing affecting health and health care utilization. In medical education, gender tends to be less prioritized and limiting gender sensitivity among medical professionals leading to compromised and substandard health care. Our study aims to investigate the gender perceptions among medical students and practitioners identifying possibilities and challenges in better integrating gender into medical curriculum. Method Quantitative data were collected from 249 respondents (151 medical students, 33 service providers and 65 service recipients) by using structured questionnaires. Descriptive and univariate analysis were conducted to assess socio-demographic characteristics and gender perceptions of participants respectively. To determine the relations of mean perception score with socio-demographic variables, we used one-way ANOVA tests. Finally, we performed multivariate linear regression to determine socio-demographic variables predicting perceptions of respondents towards gender. SPSS version 25 was used for analysis. For qualitative data 16 key informants (6 administrative staffs, 2 policy makers and 8 teaching staffs) were interviewed. The interviews were analyzed manually using thematic analysis procedure. Result Mean score of perception on ‘gender’ among medical students and medical professionals were 10.29 (SD = 2.70) with 52% positive perception and 9.94 (SD = 2.98) with 50% positive perception out of 20 respectively. Significantly greater perception was found among female compared to male. Mean perception score was found significantly higher among respondents aged 20–25 years and students studying in Government medical college. In terms of opinion regarding gender integration in medical or dental curriculum, maximum respondents (91%) thought that inclusion may initiate gender sensitive attitude and respectful behavior and 85% respondents thought people’s health care rights will be ensured. Regarding challenges of integrating greater gender content in medical curriculum, majority service providers (42%) said there are no challenges, but 70% of students responded that due to the huge syllabus, it may create an extra burden to students. The majority of respondents recommended to start reviewing curriculum by a review board (91%) and to develop an intention module (85%). Qualitative findings supported the quantitative results. Conclusion An early sensitization on gender among medical personnel and it’s influence on health care system could contribute in ensuring gender equitable health services and achieving SDGs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,379
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,103 · 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
Publié2022
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