Exploring ageism in medical education: A scoping review of the educational factors affecting the attitudes of medical students and junior doctors towards older inpatients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Ageism is a significant issue in health care and exists among medical learners in the teaching hospital setting. To highlight potential strategies and interventions that may address ageism among medical students and junior doctors, we aimed to explore and understand the educational factors within hospital training environments that influence the attitudes of medical students and junior doctors towards older inpatients. METHODS: A scoping review of academic peer-reviewed English literature was conducted using seven academic databases. The first 100 results of an advanced Google Scholar search were also screened. One researcher screened identified articles and extracted relevant data from those that were included. Two researchers analysed the data using a modified content analysis. RESULTS: A total of 18 articles were included for review, published between 1982 and 2023, mostly from English-speaking countries. The articles described factors contributing to both positive and negative attitudes of medical students and junior doctors towards older inpatients. Four themes regarding these attitudes were identified: (1) the intersectionality of patient age, comorbidity and complex care needs; (2) the hospital environment; (3) clinical interactions; and (4) training in and exposure to Geriatric Medicine. CONCLUSIONS: There are several educational factors in the hospital training environment that affect the attitudes of medical students and junior doctors towards older inpatients. Exposure to and training in Geriatric Medicine may promote more positive attitudes towards older inpatients, but further research is required to determine whether this is of clinical significance.
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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 | 0,012 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».