P.016 Re-norming medical education: centering patient experience and diverse bodies in Lumbar Puncture (LP) instruction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical curricula are often created with limited patient and student input and underrepresent certain body types. Traditional medical education often prepares learners to perform procedures, such as lumbar punctures (LPs), on a young white able-bodied 70kg male. When approaching diverse patients, this educational gap can lead to medical learners’ lack of confidence, skill, and knowledge, resulting in poor patient experiences. Methods: This co-design project involves patient and student input. We interviewed five patients who underwent LPs and explored their experience through a trauma-informed approach. To visualize landmarking across body types, we recruited nine volunteers of diverse body sizes, ages, tattoos, and skin colour (Fitzpatrick Scale). Incorporating patient narratives, as well as videos and photographs showing landmarking on diverse bodies, we crafted an online LP instructional module. Focus groups of 6-10 students will be held to collect student perception of the effectiveness of the module. Results: Our learning module and related media will be built into Western University’s Undergraduate Medical Education curriculum, available under a Creative Commons license through the Western Health Education Media Library. Conclusions: Integrating patient experience and student feedback, we are developing a comprehensive educational tool to better equip medical learners to deliver patient-centered LPs across diverse body types.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».