Operation Remote Immunity: exploring the impact of a service-learning elective in remote Indigenous communities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The novel coronavirus, COVID-19, emerged in December 2019. Shortly after, vaccines against the virus were distributed in Canada for public use, but the remoteness of many northern Indigenous communities in Ontario posed a challenge for vaccine distribution and dissemination. The Ministry of Health partnered with the Northern Ontario School of Medicine University (NOSMU) and the air ambulance service, Ornge, to assist in delivering the vaccination doses to 31 fly-in communities in the Nishnawbe Aski Nation and Moosonee, all within Ontario. These deployments were considered "service-learning electives" for Undergraduate and Postgraduate medical learners from NOSMU who joined the operation in two-week deployments. NOSMU is renowned for its social accountability mandate and gives its medical learners opportunities to participate in service-learning to enhance their medical skills and cultural sensitivity. The purpose of this study is to examine the relationship between social accountability and medical learners' experiences during a service-learning elective in northern Indigenous communities in Ontario during the COVID-19 pandemic. METHODS: Data were collected through a planned post-placement activity completed by eighteen Undergraduate and Postgraduate medical learners, who participated in the vaccine deployment. The activity consisted of a 500-word reflective response passage. Thematic analysis was used to identify, analyze, and report the themes within the collected data. RESULTS: Two themes were identified by the authors, which formed a concise overview of the collected data: (1) confronting the realities of working in Indigenous communities; and (2) service-learning as a path to social accountability. CONCLUSIONS: These vaccine deployments were an opportunity for medical learners to engage in service-learning and engage with Indigenous communities in Northern Ontario. Service-learning is an exceptional method which provides an opportunity to expand knowledge on the social determinants of health, social justice, and social accountability. The medical learners in this study reiterated the idea that learning medicine through a service-learning model leads to a greater depth of knowledge on Indigenous health and culture, and enhances medical knowledge compared to classroom learning.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».