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Enregistrement W4389521115 · doi:10.1080/0142159x.2023.2289843

Patient/public perceptions on engagement with a medical school: What needs to happen to support authentic and sustained participation

2023· article· en· W4389521115 sur OpenAlexaff
Angela Towle, Kenneth Ong, Cathy Kline

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupPerceptionMedical educationVariety (cybernetics)Public engagementPublic relationsCommunity engagementPsychologyDiversity (politics)Qualitative researchMedicinePolitical scienceSociologyBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Patient/public involvement in health professional education is increasing but remains episodic, narrowly focused, reliant on individual enthusiasts, and lacks supportive institutional infrastructure. There is little evidence-informed practical guidance on how to take a more strategic and formal approach. We undertook a qualitative study to learn from patients and the public how medical schools could engage in an authentic and sustainable way. METHODS: In 2022 we conducted eight focus groups with patients and members of community organizations. Participants were asked about experiences and perceptions of what needs to happen to enable and support them to participate in medical education, barriers to authentic engagement, and how they might be overcome. Recordings were transcribed and data coded inductively. A summary report was circulated to participants for validation of findings. RESULTS: The focus groups were attended by 38 participants representing a wide variety of perspectives. Participants provided practical suggestions that we categorized into six major themes: inviting participation; preparing for participation; supporting participation; increasing and supporting diversity; recognizing participation; institutional buy-in and support. CONCLUSIONS: Individual instructors can enhance authentic patient engagement through recruitment, support and recognition practices. Institutional commitment is required to sustain and widen participation through funding, policies and infrastructure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,315 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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