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Enregistrement W4399600545 · doi:10.1016/j.jogc.2024.102585

Consent and Educational Sensitive Exams on Anesthetized Patients: Experiences of Medical Students Across Canada

2024· article· en· W4399600545 sur OpenAlexaffvenueabout
Phoebe Friesen, Wan-Li Sun, Sarah Towle

Notice bibliographique

RevueJournal of Obstetrics and Gynaecology Canada · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight Center
Mots-clésMedical educationPsychologyInformed consentMedicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study investigates experiences of medical students across Canada related to consent for educational sensitive (i.e., pelvic, rectal) exams under anesthesia (EUAs). METHODS: A bilingual online questionnaire was developed and distributed to medical students across Canada. RESULTS: Of 134 respondents, 63% had performed a pelvic EUA, 35% a rectal EUA, and 11% another sensitive EUA during their training. For those who had performed pelvic EUA, 28% were unsure if consent had taken place, 26% reported no specific consent, 20% reported specific consent, and 25% had mixed experiences of consent. For rectal EUAs, 48% reported no specific consent, 37% were unsure if consent had taken place, 13% reported that there had been specific consent, and 2% reported mixed experiences. Most respondents were uncomfortable (36%) or not sure if they were comfortable (32%) with how the consent process was handled for student pelvic EUAs; 31% were comfortable. In open-ended responses, respondents described experiences related to variability, discomfort, and authority. CONCLUSIONS: Non-consensual educational sensitive EUAs continue to take place in medical training across Canada, although practices of consent are highly variable. The majority of respondents reported being uncomfortable or unsure if they were comfortable with how consent for educational sensitive EUAs was practised during their training, and some respondents struggled to express their discomfort given the power dynamics at play.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,010
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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