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Enregistrement W4327680979 · doi:10.1186/s12909-023-04116-4

Student-led interprofessional global health course: learning impacts during a global crisis

2023· article· en· W4327680979 sur OpenAlexafffundabout
Anne Xuan-Lan Nguyen, Lucille Xiang, Radhika Chhibber, Hailey Blanchard, Svetlana Tikhonova, Hiba Zafran, Catherine-Anne Miller, Yves Bergevin

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, McGill UniversityFaculty of Medicine and Health, University of SydneyMcGill University
Mots-clésGlobal healthCurriculumMedical educationLikert scaleMedicineViewpointsPandemicHealth carePsychologyNursingPublic healthInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PedagogyPolitical scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study assesses the impact of the Interprofessional Global Health Course (IPGHC) on students' fundamental global health knowledge and personal viewpoints on global health domains. It explores the evolution of students' understanding of global health specifically in relation to the COVID-19 pandemic. METHODS: Ninety-nine students were selected from 123 McGill student applicants based on their motivation and commitment to take part in IPGHC's ten-week 2020 curriculum. These IPGHC students were eligible to participate in the study. The study's design is sequential explanatory mixed methods. The cross-sectional survey (quantitative phase) appraises students' global health learning outcomes using pre- and post-course surveys, with the use of 5-point Likert-scale questions. The descriptive qualitative survey (qualitative phase) further explores the impact of IPGHC on student's understanding of global health and the reflections of students on the COVID-19 pandemic after IPGHC. The post-course survey included a course evaluation for quality improvement purposes. RESULTS: Of the 99 students, 81 students across multiple undergraduate and graduate disciplines participated in the study by completing the course surveys. Mean knowledge scores of the following 11 global health topics were increased between pre- and post-course survey: Canadian Indigenous health (P < 0.001), global burden of disease (P < 0.001), global surgery (P < 0.001), infectious diseases and neglected tropical diseases (P < 0.001), refugee and immigrant health (P < 0.001), research and development of drugs (P < 0.001), role of politics and policies in global health (P = 0.02), role of technology in global health (P < 0.001), sexual violence (P < 0.001), systemic racism in healthcare (P = 0.03), and trauma in the global health context (P < 0.001). A positive change in student viewpoints was observed in response to questions regarding their perception of the importance of global health education in their own professional health care programs (P < 0.001), and their understanding of the roles and responsibilities of other healthcare professionals (P < 0.001). In the post-course survey open-ended questions, students exemplified their knowledge gained during the course to create a more informed definition of global health. Several recurring themes were identified in the student reflections on the COVID-19 pandemic, notably policy and politics, followed by access to healthcare and resources. CONCLUSION: This study emphasizes the need for interprofessional global health education at the university level and demonstrates how rapidly global health learners can apply their knowledge to evolving contexts like the COVID-19 pandemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,443 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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