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Enregistrement W4401728108 · doi:10.1080/0142159x.2024.2387147

Development and delivery of justice, equity, diversity, inclusion, and anti-oppression concepts in entry-level health professional education: A scoping review: BEME Guide No. 88

2024· article· en· W4401728108 sur OpenAlexaff
Emma Coulter, Conner McQueen, Zeina Abu-Jurji, Isabelle Chan-Emery, Mark Rukavina, Rachel Solecki, Sarah Wojkowski, Jasdeep Dhir

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOppressionEquity (law)Inclusion (mineral)CurriculumHealth equityHealth careEntry LevelMedical educationDiversity (politics)Healthcare deliveryCultural competenceNursingSociologyPsychologyPublic relationsPolitical scienceMedicinePedagogyPublic healthSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Justice, equity, diversity, inclusion (JEDI), and anti-oppression (AO) concepts are necessary in healthcare settings to promote culturally safe and high-quality care; however, entry-level healthcare program curricula (EHPPC) may lack adequate integration and/or delivery of these concepts. The primary aim of this scoping review is to identify what guidelines, frameworks, and models (GFMs) are used, and how they are used, to develop and deliver JEDI, and AO concepts in mandatory EHPPC. METHODS: A search of Ovid MEDLINE, Ovid EMBASE, and CINAHL was conducted for studies published in English from 2015 onwards that discuss what GFMs are included in mandatory EHPPC and how they guide the development and/or delivery of JEDI and/or AO concepts. Data from the included studies was collated into themes which were presented in tables and figures and described in narrative summaries. RESULTS: Sixty-one studies from various healthcare programs including medicine, nursing, pharmacy, dentistry, and dietetics were included in this review. Data from the studies were organized into eight categories: GFMs, concepts, methods of evaluation, length and frequency of sessions, modes of delivery, learning activities, and training of curricular developers and facilitators. CONCLUSIONS: GFMs are used in a variety of ways to integrate JEDI and/or AO concepts into health professional curriculum. Variability in the training of developers and facilitators of curricular concepts also exists. Future research is needed to determine if consistent or variable GFMs, as well as JEDI and/or AO developer and facilitator training, would be more effective for students' learning of these concepts.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0230,023
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,369 · 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'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

Citations0
Publié2024
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