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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,037 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».