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Enregistrement W4386983327 · doi:10.1093/pch/pxad055.029

29 Assessing Paediatric Trainees’ Confidence in Providing Culturally Responsive Care to Patients

2023· article· en· W4386983327 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Chen, Zachary Blatman, Amy Hai Yan Chan, Anna Hossain, Chavon Niles, Adelle Atkinson, Indra Narang

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleSubspecialtyMedicineCurriculumDescriptive statisticsHealth careCultural competenceModalitiesFamily medicineMedical educationCultural diversityNursingPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Extensive data consistently demonstrate inequities in access and delivery of healthcare for patients from historically marginalized populations, resulting in poorer health outcomes. To address systemic oppression in healthcare, it is necessary to embed principles of equity, diversity, and inclusion (EDI) within medical education. Currently, limited data exist regarding paediatric trainees’ interest in EDI curricula and confidence in applying this knowledge to provide culturally responsive care. Objectives To assess paediatric trainees’ confidence in applying EDI knowledge to provide culturally responsive care to children and youth from historically marginalized communities. Design/Methods An anonymous online survey was distributed to paediatric trainees at a Canadian paediatric tertiary care centre during the 2021/22 academic year. Closed-ended questions used a Likert scale to assess respondents’ confidence and interest in providing culturally responsive care to patients. Open-ended questions explored trainees’ perceptions of effective EDI learning modalities. Quantitative data was summarized using descriptive statistics. Descriptive content analysis was used to highlight themes within qualitative data. Results 116 paediatric trainees completed the survey, of which 72/116 (62%) were subspecialty residents/fellows and 44/116 (38%) were core residents. Nearly all respondents indicated importance (mean 97%) and interest (mean 95%) in learning about providing culturally responsive care to patients from historically marginalized communities. However, many trainees lacked confidence in their knowledge of providing culturally responsive care (mean 51%) and applying their knowledge in clinical practice (mean 53%). Respondents identified direct clinical exposure through rotations, immersive experiences, and continuity clinics as effective EDI teaching modalities. Identified barriers included time constraints in the clinical environment, burnout, and lack of exposure to diverse patient populations. Conclusion Most paediatric trainees want to provide culturally responsive care to patients from historically marginalized communities, but do not feel confident in their knowledge to do so. These study findings will be utilized to develop and implement an enhanced EDI education curriculum for both core trainees, as well as subspecialty residents and fellows, across the Department of Paediatrics.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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