Collaborating With Service Users to Select Psychiatry Residents Committed to Health Equity and Social Justice
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Advocates have called for health services to be delivered equitably to all. Academic psychiatry must play a role in this work, given its history of creating and perpetuating the marginalization of people experiencing mental health issues. While medical educators have started teaching concepts such as structural competency and cultural safety, careful consideration of who enters the medical workforce and what values they bring is also important. APPROACH: The authors report on the first 5 years (2016-2021) of a collaboration with individuals who have used mental health or addiction services or identify as having lived experiences of mental health and/or substance use issues (i.e., service users) to select residents to the general adult psychiatry residency program at the University of Toronto who are committed to working toward health equity and social justice and who bring diverse personal, academic, and community-based experiences. Starting in 2016, a working group of service users and faculty iteratively refined the selection process to add personal letter and interview day writing sample prompts centered on social justice and advocacy. OUTCOMES: The working group, coled by service users since 2019, defined the problem (lack of attention to health equity and social justice in resident selection) and codesigned the solution by revising writing prompts used in the selection process and their assessment rubrics to emphasize these missing areas. Further, service users directly participated in the implementation by reviewing candidates' personal letters and interview day writing samples alongside faculty and residents. This work serves as an example of meaningful service user engagement in action. NEXT STEPS: To ensure the needs of service users are prioritized, future work must aim for long-term institutional commitment to strengthen service user involvement and power sharing with service user communities in resident selection and at other points along the medical education pathway.
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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 | 0,022 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».