Operationalising generalism in medical education: a narrative review of international policy and mission documents
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite moves across medical education to increase learning of generalist principles, a lack of clarity about what generalism means and how we should train doctors as 'generalists', has remained. This study explores how international, undergraduate and postgraduate, policy and educational mission documents characterise the practice and learning of generalism and how this can inform physician training. METHODS: A narrative literature review was conducted based on policy and mission documents identified through grey literature searches and a wider systematic review looking at empirical texts. Texts published between 1999 and present and related to 'generalism' were eligible for inclusion. Texts were coded and codes were reviewed and grouped into key themes. RESULTS: Thirty-four documents were included. Definitions vary: some described generalism as a basic skill, whilst others emphasised expertise. Factors which support learning generalism include: favourable financial outcomes; ageing populations; coordination of multidisciplinary care; demand for doctors with transferable skills; and patient expectations. Barriers to learning about generalism include: preference for specialisation; structure of undergraduate teaching and assessment; and the hidden curriculum. Solutions may include re-imagining generalists and specialists as being on a continuum as well as increasing exposure throughout medical education. DISCUSSION: Whilst generalism is consistently positioned as valuable, less clarity exists about how best to operationalise this in medical education. Fundamental ideological and structural changes within teaching curricula and assessment, are necessary to improve generalist learning and to promote sustainable practice. Medical education needs careful, considered planning to ensure workforce expertise is meeting population needs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle