Medical education and population health—A framework in the design of a new undergraduate program
Notice bibliographique
Résumé
Health sciences curricular planners are challenged to add new content to established education programs. There is increasing pressure for content in public health, health systems, global health, and planetary health. These important areas often compete for curricular time. What is needed is a convergence model that builds a common framework within which students can integrate areas and better align this knowledge to the individual client or patient who they have responsibility to support. A population health framework is proposed for health sciences education programs that supports a common conceptual understanding of population health. The framework links five thematic areas that have influence on health and wellbeing and a sixth element that defines the range of methodologies essential to understanding health and wellbeing, from the individual to the population. The five areas providing convergence are: (1) the biopsychosocial development of the individual, (2) the socioeconomic factors that influence health and wellbeing, (3) the physical natural and built environment including climate, (4) the continuum of public health and health care systems, and (5) the nation state and global relationships. Using this framework, students are encouraged to think and understand individual health and wellbeing in context to the population and to utilize the appropriate methodological tools to explore these relationships. Planning for a new undergraduate medicine program illustrates the curricular elements that will be used to support student learning with foundation knowledge applied and tracked throughout the program. The proposed framework has application across health sciences disciplines and serves to build a common understanding that supports cross professional communication and collaboration.
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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 | 0,038 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».