Key Learnings and Perspectives of a Newly Implemented Sex-and Gender-Based Medicine Modular Course Integrated into the First-Year Medical School Curriculum: A Mixed-Method Survey
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Sex and Gender-Based Medicine (SGBM) addresses the influence of sex and gender on health and healthcare, emphasizing personalized care. Integrating SGBM into medical education is challenging. This study examines the implementation of an SGBM course in an Israeli university during the first year of the medical school. Methods: The course integrated lectures, group work, online gender studies resources, workshops, teacher training, and essential literature. The curriculum spanned pre-clinical and clinical aspects, featuring seven 90-minute sessions. Surveys assessed course structure, content, and lecturers using a 5-point Likert scale and qualitative feedback. Quantitative analysis involved descriptive statistics, and thematic analysis was used for qualitative data. Results: Of the 84 students surveyed, 35 (41.7%) responded to the first part, and 30 (35.7%) to the second. The SGBM course received high satisfaction with an average score of 3.63, surpassing other first-year courses (average 3.21). Students appreciated the supportive academic atmosphere (mean score 4.20) and diverse teaching methods (mean score 4.03), while the development of feminist thinking was less appreciated (average score 3.49). Lecturers received high ratings (average score 4.33). Qualitative feedback highlighted the value of group work, the significance of the subject matter, and the helpfulness of supplementary videos. Students requested more content on contemporary issues like gender transition and patient perspectives. The feminist medicine aspect was contentious, with students seeking better gender balance and scientific evidence. Conclusion: Introducing SGBM into the first-year curriculum yielded positive results with high student satisfaction for content and lecturers. An expanded course module is planned, to be assessed at the end of the next academic year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».