Effects of SGM Education for Undergraduate Medical Students in a Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
Medical schools have been striving to equip students with the tools and skills needed to serve patients from the LGBTQ + community, also called the Sexual and Gender Minority (SGM) community. This study aims to assess student comfort with providing care, and faculty knowledge and preparedness in delivering SGM-centered education at our home institution. We conducted two mixed-methods surveys, one geared towards medical students across four years of study and one towards medicine faculty. Each survey collected first demographic information about participants, then used a validated tool to assess knowledge of the SGM community. The qualitative component of both surveys then consisted of a needs assessment to determine what students felt should be changed about their curriculum, and what faculty felt should change about their training to deliver this curriculum. We received 26 student responses from all 4 years of study and 35 faculty responses from a variety of medical specialties. Difference in knowledge assessment scores was not statistically significant across both cohorts. Most students felt overall comfortable providing care for sexual minority individuals, and faculty similarly felt comfortable teaching, but data showcases that perceived comfort is higher among the student cohort. We propose that students are acquiring knowledge and comfort with providing for SGM individuals from sources outside their curriculum, and that additional training of faculty is vital to ensure students not doing this independent learning do not fall through the cracks. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s40670-023-01831-x.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».