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Enregistrement W4388486855 · doi:10.7759/cureus.48515

An Analysis of Drug Use-Related Curriculum Documents for Paramedic Students in British Columbia

2023· article· en· W4388486855 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Bolster, Alan M Batt

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensCanadian Association of Nurses in OncologyQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisChecklistMedicineHarm reductionCurriculumHarmContent analysisMedical educationHealth careNursingPublic healthQualitative researchPsychologySociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Paramedics attend an unprecedented number of drug poisoning events daily in British Columbia (BC), Canada, due to the ongoing public health crisis related to an increasingly toxic and unregulated street supply of illicit drugs. Paramedics have the potential to support alternative models of care to reduce harm, but their perspectives toward harm reduction initiatives are polarized. Understanding the drug-related substance use content in paramedic curriculum documents is important for deploying effective harm-mitigating programs. The aim of this study was to determine how illicit drug-related substance curriculum prepares paramedics for practice in British Columbia. METHODS: We performed a document analysis of curriculum documents in BC's paramedic training institutions, the primary program textbook, and the 2011 National Occupational Competency Profile (NOCP) for Paramedics in Canada. We used O'Leary's eight-step process to guide the planning and procedure of the analysis. We analyzed and coded documents both inductively and deductively and subsequently combined, refined, and used the codes to inform the development of themes via reflexive thematic analysis. The Checklist for Assessment and Reporting of Document Analysis (CARDA) tool was used to report our analysis. RESULTS: Of the 45 documents analyzed, 23 included codes relevant to the research questions. Paramedics are primarily taught to care for people who use drugs in an acute drug poisoning response only, with little consideration of holistic care and no meaningful mention of harm reduction. Some stigmatizing language was found within the content. CONCLUSIONS: Many opportunities to introduce holistic models of care for people who use drugs along the entire continuum of care are unaddressed by paramedic curriculum documents in BC. Curriculum developers should include people who have lived and living experience of drug use in the co-design of educational programs involving their care. Further qualitative analyses are required to evaluate the relationship between paramedic education and provider-based stigma.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0130,017
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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