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Enregistrement W4386153212 · doi:10.1111/medu.15184

From helplessness to transformation: An analysis of clinician narratives about the social determinants of health and their implications for training and practice

2023· article· en· W4386153212 sur OpenAlexaff
Erin R. Peebles, Rachael Pack, Mark Goldszmidt

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensWestern UniversityVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeLearned helplessnessDilemmaCoping (psychology)DistressPsychologyCurriculumMedical educationMedicineSocial psychologyPsychotherapistPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medical curricula are attempting to prepare trainees to address the social determinants of health, however the life circumstances of patients are often beyond physician control. Little is known about how physicians cope with this dilemma; we sought to examine their perspectives when faced with this challenge to help better prepare trainees for practice. METHODS: We undertook a critical analysis of physician narratives from January 2018 to June 2020. In total, 268 physician-written narrative social determinant of health pieces from four high impact medical journals were screened and 47 met the inclusion criteria and were analysed. RESULTS: We identified four storylines that described the physician experience and strategies for coping with the social determinants of health. While Helplessness stories described authors' experiences of emotional distress when unable to support their patients, the other story types described ways they could make a difference. In Shortcoming and Transformation stories, the realisations about shortcomings led to transformation. In Doctor-patient relationship stories, authors described its importance in theirs and patients' lives, and in System advocacy stories, they described the need for greater advocacy to help change broken systems. CONCLUSIONS: Current approaches to teaching the social determinants of health often focus on the role of physicians in recognising and altering social circumstances. However, the realities of practice do not easily allow physicians to do so and, for some, may lead to distress and burnout. There are other ways to cope and make a difference by improving ourselves, investing in getting to know our patients, and advocating. These results can help better support trainees and physicians for the realities of practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,385 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2023
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Résumé présentoui

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