The importance of multiculturalism in medical education: a global comparison of perspectives from medical and health professions students at 21 universities
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study aims to quantitatively assess the baseline level of self-perceived cultural competency preparedness and skillfulness among medical and health professions students from 21 universities around the world utilizing a previously validated and standardized testing tool. Design Cross-sectional study. Setting The International Collaboration and Exchange Program (ICEP), a global exchange initiative for junior medical and health professions students spanning 21 universities across four continents. Participants A total of 753 students from the 2021 and 2022 ICEP cohorts. Main Outcome Measures Students self-evaluated their cultural competency skills on a 5-point Likert-type scale encompassing different areas of competency. Multiple linear regression was performed to identify contributors to cultural competency levels. Results Upon rating how skillful they are at interacting with culturally diverse patients, North American students reported the highest scores with a mean of 3.22, while Australian students showed the lowest score of 2.82. When analyzing students’ stages of study, those in clinical years of medical schools scored the highest at 3.29. Significant variations were observed in the cultural competency self-rating scores among students based on their respective regions ( p < .005) and program types/stages ( p < .05). Notably, students in their clinical years of school consistently rated themselves higher compared to their preclinical counterparts ( p < .05). Furthermore, students from Europe displayed elevated self-ratings compared to the other regions ( p < .005). Conclusions Though these participants represent a highly motivated subgroup of students, potentially limiting result generalizability, the findings emphasize that regional differences exist. Given the multifaceted nature of cultural competency, the results suggest that factors such as educational stage, age, and region may influence students’ perceived competency levels.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».