A qualitative study of what motivates, facilitates, and hinders climate-engaged healthcare trainees to advance healthcare sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is a critical need for low-carbon, environmentally-sustainable health systems in the climate crisis. Healthcare trainees can play a vital role in this process, and we have aimed to explore how they can be motivated and supported by faculties of medicine and health systems to pursue this ambition by conducting an exploratory, qualitative descriptive study of Canadian healthcare trainees engaged in healthcare sustainability initiatives. Materials and methods: Transcripts from individual in-depth interviews were analyzed to identify themes related to the actions that healthcare trainees can take to promote sustainable healthcare, as well as the motivators, barriers and facilitators of healthcare trainee engagement in sustainable healthcare. Results: = 17) engaged in a spectrum of healthcare sustainability initiatives, including education, quality improvement and advocacy. They were motivated to advance healthcare sustainability through positive role models, the health impacts of climate change, observation of unsustainable healthcare practices, and a sense of social responsibility. Participants articulated that supportive networks, access to resources and funding, and having a growth mindset were facilitators to their engagement. In contrast, the lack of institutional prioritization of healthcare sustainability, limitations of the trainee role, challenges finding allies, and the perceived futility of their individual actions were characterized as barriers. Discussion: Healthcare trainees could support healthcare decarbonization efforts if they are adequately supported by their learning environments. The study's findings can guide educational innovations and health systems transformations to motivate and empower healthcare trainees to reduce the climate impact of healthcare throughout their careers.
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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 | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».