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Enregistrement W4398473803 · doi:10.1186/s12909-024-05394-2

Integrating the social determinants of health into graduate medical education training: a scoping review

2024· review· en· W4398473803 sur OpenAlexaboutno aff
Nehal Nour, David Onchonga, Siobhán Neville, Patrick O’Donnell, Mohamed Elhassan Abdalla

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationInclusion (mineral)MEDLINEScopusMedicineHealth careProgram evaluationGraduate medical educationFamily medicinePsychologyPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The social determinants of health (SDH) play a key role in the health of individuals, communities, and populations. Academic institutions and clinical licensing bodies increasingly recognize the need for healthcare professionals to understand the importance of considering the SDH to engage with patients and manage their care effectively. However, incorporating relevant skills, knowledge, and attitudes relating to the SDH into curricula must be more consistent. This scoping review explores the integration of the SDH into graduate medical education training programs. METHODS: A systematic search was performed of PubMed, Ovid MEDLINE, ERIC, and Scopus databases for articles published between January 2010 and March 2023. A scoping review methodology was employed, and articles related to training in medical or surgical specialties for registrars and residents were included. Pilot programs, non-SDH-related programs, and studies published in languages other than English were excluded. RESULTS: The initial search produced 829 articles after removing duplicates. The total number of articles included in the review was 24. Most articles were from developed countries such as the USA (22), one from Canada, and only one from a low- and middle-income country, Kenya. The most highly represented discipline was pediatrics. Five papers explored the inclusion of SDH in internal medicine training, with the remaining articles covering family medicine, obstetrics, gynecology, or a combination of disciplines. Longitudinal programs are the most effective and frequently employed educational method regarding SDH in graduate training. Most programs utilize combined teaching methods and rely on participant surveys to evaluate their curriculum. CONCLUSION: Applying standardized educational and evaluation strategies for SDH training programs can pose a challenge due to the diversity of the techniques reported in the literature. Exploring the most effective educational strategy in delivering these concepts and evaluating the downstream impacts on patient care, particularly in surgical and non-clinical specialties and low- and middle-income countries, can be essential in integrating and creating a sustainable healthcare force.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,357
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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