An Evaluation of Cancer’s Margins Training Videos and their Impact on Medical Students’ Self-Rated Confidence in Working with Lesbian, Bisexual, and Transgender (LBT) Patients with Breast and Gynecological Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Lesbian, bisexual, and transgender (LBT) patients with breast and gynecological cancers face unique challenges and barriers to accessing LBT affirming healthcare. Physician attitudes and knowledge for working with LBT patients contribute to these challenges and barriers. Despite this, there is very limited LBT specific education in the medical curriculum. Cancer’s Margins (cancersmargins.ca) is a national project funded by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) that has developed a series of first voice videos which can serve as additional training content for medical students for working with LBT patients within what has been traditionally termed “women’s cancers”. This project serves to evaluate the impact of the Cancer’s Margins videos on the self-reported confidence of Dalhousie University medical students in working with these populations. Medical students were invited to participate in a two-part online survey using a 29-item survey that explored self-rated confidence before and after watching the Cancer’s Margins videos. There were 4 open-ended questions for feedback on the videos to help assess overall self-rated impact. 23 surveys were either fully or partially completed. Overall attitudes towards LBT patients were positive, but overall confidence was variable. There was an average increase of 8% in overall group self-rated confidence after watching the Cancer’s Margins videos. Incorporating training for working with LBT patients into the medical school curriculum could increase quality of care and break down barriers in access to care for LBT populations. The Cancer’s Margins training videos can be an effective resource for medical students for increasing self-reported confidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».