International Planetary Health Education in Undergraduate and Graduate Medical Curricula: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background Climate change is a public health emergency, yet planetary health education is absent for many medical and health professions trainees. Objective To perform a scoping review exploring the inclusion of planetary health in undergraduate and graduate medical education. Methods A search strategy was developed with a health sciences librarian and run on 6 databases from their inception to February 2022: MEDLINE, Embase, APA PsycInfo, CINAHL, Global Health, and Scopus. The Arksey and O’Malley framework was employed to broadly select publications that described the implementation of planetary health in undergraduate and postgraduate medical education. Commentaries were included if they outlined a potential curriculum. Extracted data was grouped thematically using an iterative approach based on competencies described, key considerations, and anticipated barriers. Results After screening 2407 articles, 42 were included. Thirty articles involved medical education at undergraduate or postgraduate levels, while 10 discussed multidisciplinary education including veterinary medicine, public health, and nursing. Two articles discussed planetary heath education for staff physicians. Reported competencies included eco-medical literacy, environmental inequity, and planetary health advocacy. Key considerations for curricular development included longitudinal implementation, interprofessional collaboration, and experiential learning through quality improvement projects. Barriers to implementation included time constraints and the lack of knowledgeable educators and administrative support for curricular change. Conclusions This scoping review outlines key recommendations and barriers to help facilitate the implementation of planetary health education in medical training.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».