Culinary medicine course: qualitative assessment of an innovative pedagogical approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While nutrition plays a major role in health, medical students have generally not received adequate nutritional education, lack confidence in their nutritional knowledge and feel unqualified to offer nutrition advice to future patients. Culinary medicine programmes have been developed to address this gap and employ an active learning approach that integrates medical and nutritional learning with the acquisition of culinary competencies and skills. This study aimed to qualitatively evaluate the Université Laval culinary medicine course based on students' experiences of the course structure, active learning approach and its influence on their lifestyle, clinical practice and future approach to nutrition as physicians. DESIGN: Discussion groups were conducted. Thematic content analysis of discussion group data was performed. SETTING: A first French-language culinary medicine course was developed and pilot tested at Université Laval. The curriculum of this course combined online training videos on medical and nutritional concepts, hands-on cooking sessions and the realisation of a collaborative project. PARTICIPANTS: 12). RESULTS: Students valued the course's innovative active learning approach, noting improvements in their diet, nutrition and cooking knowledge, skills, self-efficacy and confidence. They also developed greater critical thinking regarding nutrition and recognised their role in collaborating with dietitians. CONCLUSION: The culinary medicine course demonstrated prospective benefits for medical students, potentially improving their personal and future patients' health and the integration of nutrition into medical education and practice.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».