Harm reduction in undergraduate and graduate medical education: a systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use increasingly contributes to early morbidity and mortality, which necessitates greater preparation of the healthcare workforce to mitigate its harm. The purpose of this systematic scoping review is to: 1) review published curricula on harm reduction for substance use implemented by undergraduate (UME) and graduate medical education (GME) in the United States and Canada, 2) develop a framework to describe a comprehensive approach to harm reduction medical education, and 3) propose additional content topics for future consideration. METHODS: PubMed, Scopus, ERIC: Education Resources Information Center (Ovid), and MedEdPORTAL were searched. Studies included any English language curricula about harm reduction within UME or GME in the United States or Canada from 1993 until Nov 22, 2021. Two authors independently reviewed and screened records for data extraction. Data were analyzed on trainee population, curricula objectives, format, content, and evaluation. RESULTS: Twenty-three articles describing 19 distinct educational programs across the United States were included in the final sample, most of which created their own curricula (n = 17). Data on educational content were categorized by content and approach. Most programs (85%) focused on introductory substance use knowledge and skills without an understanding of harm reduction principles. Based on our synthesis of the educational content in these curricula, we iteratively developed a Harm Reduction Educational Spectrum (HRES) framework to describe curricula and identified 17 discrete content topics grouped into 6 themes based on their reliance on harm reduction principles. CONCLUSIONS: Harm reduction is under-represented in published medical curricula. Because the drug supply market changes rapidly, the content of medical curricula may be quickly outmoded thus curricula that include foundational knowledge of harm reduction principles may be more enduring. Students should be grounded in harm reduction principles to develop the advanced skills necessary to reduce the physical harm associated with drugs while still simultaneously recognizing the possibility of patients' ongoing substance use. We present the Harm Reduction Educational Spectrum as a new framework to guide future healthcare workforce development and to ultimately provide the highest-quality care for patients who use drugs.
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 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 | 0,031 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».