Navigating Dilemmas Arising from Advocacy and Resistance in Medical Education and Medical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advocacy and resistance are undertheorized in medical education, yet trainees are often encouraged by their teachers to engage in these activities as a way of helping patients, mitigating healthcare system weaknesses, or challenging harms or injustices. How health professionals can and should engage in advocacy or resistance (which can be treated as a dyad of advocacy-resistance) is undertheorized, which can create confusion for trainees and lead to harms. Although acts of advocacy-resistance are often framed as pro-social, applications of advocacy-resistance can create inequity in seeking to reduce it, and they can create challenges for those trying to negotiate this perilous landscape. Method: The authors respond to the need for a more robust theoretical grounding in this space by taking a dialogical approach (based on abductive group discussion and debate, reading and rereading the literature, and collaborative writing and theory building) to explore ethical dilemmas that can arise from healthcare practitioner and trainee engagement in acts of advocacy-resistance. Findings: Four broad dilemmas arising from healthcare practitioner and trainee acts of advocacy-resistance are described: where the loci of responsibilities lie, how professional identity and agency are situated within a collective, balancing competing needs and priorities, and managing harm that can result from engaging in advocacy-resistance. The authors describe contributing factors including equity, identity, needs, priorities, responsibilities, and the advocacy-resistance dyad itself. Conclusions: In better understanding the dilemmas that acts of advocacy-resistance can create, healthcare providers, educators, and trainees should be better able to negotiate this complex and yet necessary space.
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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 | 0,246 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,053 | 0,184 |
| Communication savante | 0,046 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,053 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».