Cross-sectional survey of education on LGBT content in medical schools in Japan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to clarify current teaching on lesbian, gay, bisexual, transgender (LGBT) content in Japanese medical schools and compare it with data from the USA and Canada reported in 2011 and Australia and New Zealand reported in 2017. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Eighty-two medical schools in Japan. PARTICIPANTS: The deans and/or relevant faculty members of the medical schools in Japan. PRIMARY OUTCOME MEASURE: Hours dedicated to teaching LGBT content in each medical school. RESULTS: In total, 60 schools (73.2%) returned a questionnaire. One was excluded because of missing values, leaving 59 responses (72.0%) for analysis. In total, LGBT content was included in preclinical training in 31 of 59 schools and in clinical training in 8 of 53 schools. The proportion of schools that taught no LGBT content in Japan was significantly higher than that in the USA and Canada, both in preclinical and clinical training (p<0.01). The median time dedicated to LGBT content was 1 hour (25th-75th percentile 0-2 hours) during preclinical training and 0 hour during clinical training (25th-75th percentile 0-0 hour). Only 13 schools (22%) taught students to ask about same-sex relations when obtaining a sexual history. Biomedical topics were more likely to be taught than social topics. In total, 45 of 57 schools (79%) evaluated their coverage of LGBT content as poor or very poor, and 23 schools (39%) had some students who had come out as LGBT. Schools with faculty members interested in education on LGBT content were more likely to cover it. CONCLUSION: Education on LGBT content in Japanese medical schools is less established than in the USA and Canada.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».