Professional Development in Health Sciences: Scoping Review on Equity, Diversity, Inclusion, Indigeneity, and Accessibility Interventions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Equity, diversity, inclusion, indigeneity, and accessibility (EDIIA) are critical considerations in the formation of professional development (PD) programs for health care workers. Improving EDIIA competency in health care serves to enhance patient health, staff confidence and well-being, delivery of care, and the broader health care system. There is a gap in the literature as to the efficacy of EDIIA-based PD programs and their individual components. The present article will review available quantitative data pertaining to EDIIA-based PD programs for health care workers as well as their effectiveness. METHODS: A scoping review of articles published in the EBSCOhost, MEDLINE, PubMed, EMBASE, and CINAHL databases was performed. We used the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement. RESULTS: A total of 14,316 references were identified with 361 reaching full-text review. A final 36 articles were included in the scoping review with 6552 total participants (72.9% women; 26.9% men; 0.2% nonbinary). EDIIA-based PD interventions were developed around the topics of culture ( n = 22), gender ( n = 11), sexual orientation ( n = 9), indigeneity ( n = 6), race ( n = 6), ableism ( n = 1), and ageism ( n = 1). DISCUSSION: Despite an increased interest in developing EDIIA-based PD curricula for health care workers, there are glaring disparities in the quality of care received by marginalized and equity-seeking populations. The present scoping review delineated key features which were associated with increased quantitative efficacy of EDIIA-based PD training programs. Future work should focus on large-scale implementation and evaluation of these interventions across health care sectors and levels of training.
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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 | 0,033 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».