Redefining professionalism to improve health equity in competency based medical education (CBME): A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose There is a pressing need to address all forms of anti-oppression in medicine, given systemic harm and inequities in care and outcomes for patients and health care professionals from equity-deserving groups. Revising definitions of professionalism used in competency-based education can incorporate new professional competencies for physicians to identify and eliminate the root causes of these inequities. This study redefined the CanMEDS Professionalism definition to centre perspectives of equity-deserving groups. Methods In this qualitative study there were two phases. The authors conducted individual semi-structured interviews with participants representing equity-deserving population groups to understand their perspectives on and iteratively build a definition of medical professionalism. Then, the authors undertook a consensus-building process, a modified nominal group technique, using focus groups with community members from equity-deserving groups and healthcare providers to verify findings and arrive at an updated definition of medical professionalism. Results Four main themes were identified: 1) healthcare at the margins; 2) equity-oriented domains of professionalism; 3) structural professionalism; and 4) supporting improved professionalism. These themes were incorporated into a consensus-based definition of medical professionalism, with a focus on anti-oppression, anti-racism, accountability, safety, and equity. Conclusions The authors propose a new definition of medical professionalism that embeds anti-oppression, including anti-racism, as critical competencies in clinical practice and education.
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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 | 0,034 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».