Signing On: A New Chapter in Medical Education for Inclusive Care; Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Patients with sensory disabilities, including deafness and hearing loss (D&HH), continue to face significant communication barriers with healthcare providers, adversely affecting the quality of care they receive. Despite this, only a limited number of medical schools incorporate formal education on Deaf awareness into their curricula. This review aims to investigate how deaf competency training can be integrated into medical education to enhance student awareness and improve health outcomes for the D&HH community. Articles were sourced from PubMed, EMBASE, and OVID Medline using MeSH terms and keywords. Articles were included if they were published in English, focused on medical students, and discussed the benefits of Deaf awareness and American Sign Language (ASL) training. Exclusion criteria included relevance to non-medical students, non-medical contexts, non-full articles, and retracted studies. The review found that various forms of professional development workshops significantly increased Deaf awareness and improved attitudes among medical students. Notably, these workshops fostered a deeper understanding of the unique challenges faced by the D&HH community, highlighting the importance of effective communication strategies in clinical settings. However, the limited literature on Deaf awareness training in medical curricula, coupled with small sample sizes in existing studies, restricts the ability to draw definitive conclusions. To address these gaps, future research should focus on developing clinically relevant and specialty-specific Deaf awareness training programs, while also considering longer workshop durations to enhance effectiveness. Such initiatives could contribute to improved health outcomes for the D&HH community by equipping future healthcare professionals with the necessary skills to provide inclusive care. ---------- Les patients ayant des handicaps sensoriels, y compris la surdité et la perte d’audition, continuent d’être confrontés à d’importants obstacles à la communication avec les prestataires de soins de santé, ce qui nuit à la qualité des soins qu’ils reçoivent. Malgré cela, seul un nombre limité d’écoles de médecine intègrent un enseignement formel sur la sensibilisation à la surdité. Cette revue étudie la manière dont la formation aux compétences en matière de la surdité peut être intégrée dans l’enseignement médical afin de sensibiliser les étudiants et d’améliorer les résultats en matière de santé pour la communauté sourde et malentendante (SM). Les articles ont été recherchés dans PubMed, EMBASE et OVID Medline en utilisant des termes et des mots-clés MeSH (acronyme anglais : Medical Subject Headings). Les études ont été retenues si elles étaient publiées en anglais, si elles portaient sur des étudiants en médecine et si elles traitaient des avantages de la sensibilisation à la surdité et de la formation à la langue des signes américaine (acronyme anglais : ASL). Les critères d’exclusion comprenaient les études non pertinentes pour les étudiants en médecine, les contextes non médicaux, les articles incomplets et les études rétractées. La revue a analysé neuf articles pertinents couvrant un total de 959 participants. Il a été constaté que les ateliers de développement professionnel augmentaient de manière significative la sensibilisation à la surdité et amélioraient les attitudes des étudiants en médecine. Ces ateliers ont notamment favorisé une meilleure compréhension des défis uniques auxquels est confrontée la communauté SM, soulignant l’importance de stratégies de communication efficaces dans les milieux cliniques. Cependant, la littérature limitée sur la formation à la sensibilisation à la surdité dans les programmes d’études médicales, associée à la petite taille des échantillons dans les études existantes, limite la capacité à tirer des conclusions définitives. Les recherches futures devraient donner la priorité à l’élaboration de programmes de formation à la sensibilisation à la surdité cliniquement pertinents et spécifiques à une spécialité, tout en envisageant également des durées d’atelier plus longues pour améliorer l’efficacité. De telles initiatives pourraient en fin de compte améliorer les résultats en matière de santé pour la communauté SM et promouvoir des soins de santé plus inclusifs.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».