Redefining professionalism to improve health equity in competency based medical education (CBME): A qualitative study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p> 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 <ns3:italic>Professionalism</ns3:italic> 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. </ns3:p>
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.
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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle