A Scoping Review of Indigenous Health Curricular Content in Graduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Graduate medical education is refocusing on the reconciliation process with Indigenous peoples and integrating Indigenous healing practices, cultural humility training, and courses on Indigenous health issues in their curricula. Physicians and all health care workers must be able to recognize, respect, and address the distinct health needs of all Indigenous peoples. Objective: The aim of this scoping review was to explore and describe what exists in the current literature on the impact and challenges associated with Indigenous curricula developed for resident physicians. Methods: The search was conducted using 9 bibliographic databases from inception until April 19, 2021. Two reviewers independently screened for inclusion using Covidence. Three reviewers extracted data and all 3 checked for completeness and accuracy. Results: Eleven reports were included. Our included reports consisted of qualitative research (n=2), commentaries (n=1), special articles (n=3), systematic reviews (n=1), innovation reports (n=1), published abstracts (n=1), and program evaluation papers (n=2). Findings are presented by 3 themes: (1) Misunderstandings and cultural bias toward Indigenous people; (2) Increasing community-driven Indigenous partnerships to create a safe environment; and (3) Challenges in implementing Indigenous health curricula. Conclusions: Themes identified related to Indigenous involvement, culturally competent care, common misconceptions about Indigenous peoples, as well as challenges and barriers to implementing Indigenous curricula for residency programs. A collaborative approach involving stakeholders with training in the community is a viable path forward. But comprehensive program evaluation, a source of stable funding, and further research focusing on effective Indigenous curricula for residents are needed.
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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 | 0,020 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».