Who Protects Clinical Learners in Canada? Ethical Considerations for Institutional Policy on Patient Bias
Notice bibliographique
Résumé
Navigating the social dynamics of clinical spaces can be an added challenge to the complexities of clinical work. Acts of bias and discrimination from patients have been found to affect healthcare workers both physically and psychologically. As more attention is paid to addressing discrimination by patients, we raise attention to the experiences and unique needs of clinical learners. Given that learners play a vital role in the functioning of hospital ecosystems, we advocate for the inclusion of their voices in any revision to policy and practice. In this paper, we critically examine the academic literature on learner’s experiences with mistreatment from patients, and their families. We outline the major gaps in policy, process, training, and institutional culture, noting the urgent need for institutions to address these gaps in ways that are meaningful to learners. Our goal is to highlight the lack of bioethics attention to this matter and propose areas where we can add value and support. With this goal in mind, we present a series of tables with guiding values, ethical considerations and questions for institutions.
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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 | 0,077 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,035 |
| Communication savante | 0,022 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».