An equity timeout in quality improvement medical education
Notice bibliographique
Résumé
are comfortable interpreting medical terminology for patient encounters.Such fluency may improve with the appropriate educational resources. | WHAT WAS TRIED?We developed MyLingual MD, an educational resource available as a free mobile application (app) for bilingual clinicians to become more fluent in the shared language of their patients.The pilot version of the app includes 635 medical terms and phrases translated into 14 different non-English languages.This content was generated by compiling multiple clinical teaching resources and incorporating experiences from clinicians.Consensus was reached of the most common English medical terms and phrases used by physicians during patient encounters.The content was translated by 75 bilingual medical learners and clinicians.The translations were reviewed for accuracy and appropriateness of word choice by healthcare practitioners who trained in those languages or spoke to patients in those languages.The current version of the app allows users to learn and practice improving their language fluency through flashcards. | WHAT LESSONS WERE LEARNED?We learned multiple lessons about language equity and the development of an educational tool for clinicians.First, through discussion with stakeholders while building the app, including interpretation service providers and researchers in language barriers in healthcare, we learned that the accessibility of interpretation services is lacking in certain parts of Canada.There was also no single comprehensive resource to support clinicians who are interested in learning to communicate with patients in a shared language.Second, we learned that a mobile application allowed for the resource to be easy for clinicians to use at their convenience and allowed rapid and wider accessibility.Around 2 years since launching MyLingual MD, we have made substantial outreach with a total of 645 downloads (528 in Canada, 77 in USA, and 40 in other countries).Third, participating medical students and app users noted improved vocabulary in their respective languages and greater appreciation for the nuances when communicating with patients in their native tongue.Furthermore, the connections established between clinicians and medical students may serve as potential mentorship opportunities to support new initiatives within their respective cultures.Every progressive step in the project has built a network of individuals seeking to optimise their communication skills to provide higher quality care.MyLingual MD optimises cultural diversity to transform language from being an accessibility barrier into a bridge for strengthened patient-physician relationships.
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 | 0,063 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,010 |
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 ».