Teaching cultural safety principles: optometry student perceptions
Notice bibliographique
Résumé
CLINICAL RELEVANCE: Providing optometry learners with cultural safety training can improve patient safety and health outcomes among Indigenous Peoples. BACKGROUND: Healthcare practitioners require cultural safety training to provide safe eye care to Indigenous Peoples in Canada. Culturally safe care requires optometrists to critically reflect upon their unconscious biases and power differences that impact patient care. Informed by the cultural safety literature and working directly with learners, revisions were made to first and second-year optometry clinic experience courses in a Canadian Doctor of Optometry program. This descriptive study examined student feedback on curricular changes, focused on enhancing cultural safety. METHODS: An 8-item, anonymous, online survey was offered to all learners (n = 178) enrolled in clinic experience courses at in fall 2021 and winter 2022. The survey addressed student understanding of cultural safety, comfort with self-reflective activities, and course effectiveness in teaching patient-centred care. Six items used a 5-point Likert response scale. Descriptive statistics were analyzed (Wilcoxon and Wilcoxon-Pratt). Two open-ended items were analysed using content analysis for themes. RESULTS: Thirty-three surveys were completed. Overall respondents found the clinic experience courses provided effective training in cultural safety and were of professional value. Comfort engaging in self-reflective activities increased (before: mean response 4.0; after: 4.4), and students made connections with societal problems (overall mean 3.5) and with bias/power differential (overall mean 4.0). Suggested changes to support the learning objectives included increased clinic observation, scaffolding these topics in additional courses, and adding relevant literature (e.g. anti-racism) and guest speakers with Indigenous knowledge and experience. CONCLUSION: Optometry learners were favourable about the inclusion of cultural safety concepts in their clinic experience courses. Their feedback points to areas for improvement including deepening course content, and collaborating with Indigenous Peoples in content, course design, and cross-curricular scaffolding.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».