Exploring faculty perspectives toward developing a planetary health curriculum for family medicine residents at the University of Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Background: Climate change is the greatest threat to human health of this century, yet limited formal curriculum exists within postgraduate family medicine (FM) programs across Canada. As outlined by The College of Family Physicians of Canada (CFPC) Guides for Improvement of Family Medicine Training (GIFT) report, learners have called for planetary health (including climate change) education and recommended a curriculum framework. This study aimed to understand University of Toronto Department of Family Medicine faculty attitudes around implementing a planetary health curriculum within the FM residency program. Methods: This study used a qualitative descriptive design. Thirty faculty members from various teaching, curriculum, and leadership positions were invited to participate in virtual semi-structured video interviews. Data was collected and analyzed using thematic analysis. Results: Thirteen interviews were conducted between May-September 2022. Participants perceived planetary health was relevant to FM, but most were unfamiliar with the term. Four overarching themes were developed from the data: (1) curriculum implementation, (2) curriculum development, (3) barriers, and (4) attitudes. Barriers to integrating PH learning objectives include a lack of faculty knowledge and skills, burnout, and an already saturated FM curriculum. Conclusion: To address the climate crisis, there is need for a planetary health curriculum, yet faculty have a limited understanding of this topic. This knowledge gap is one of multiple barriers to curriculum implementation this study identified. This study provides insight and suggestions for tools that may aid planetary health curriculum development and implementation.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| 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 | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».