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Enregistrement W4413853413 · doi:10.52058/2786-4952-2025-8(54)-2015-2023

DOUBLE HELIX CURRICULUM AS AN INNOVATIVE MODEL OF MEDICAL EDUCATION: THEORETICAL REFLECTIONS AND PRACTICAL ANALYSIS OF THE ADVANTAGES OF AN INTEGRATED APPROACH

2025· article· uk· W4413853413 sur OpenAlexaboutno aff
Tetiana Yashkina

Notice bibliographique

RevueПерспективи та інновації науки · 2025
Typearticle
Langueuk
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumHelix (gastropod)Engineering ethicsMathematics educationEngineeringComputer scienceSociologyPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article explores the Double Helix Curriculum (DHC) as an innovative model of medical education designed to ensure the equal and continuous integration of biomedical and humanitarian components throughout all stages of physician training.It substantiates the relevance of implementing DHC in the context of contemporary healthcare challenges, which require physicians to possess not only advanced scientific knowledge but also developed clinical reasoning, interdisciplinary collaboration skills, ethical reflection, and communication abilities within complex sociocultural environments.Drawing on international experience from institutions such as the University of Michigan, UCSF, and the University of Toronto, the author outlines the model's two intertwined "strands": the scientific strand (covering basic and clinical sciences) and the humanitarian strand (encompassing medical ethics, communication, social determinants of health, self-reflection, and narrative medicine).The article emphasizes that, within DHC, professional identity is cultivated systematically rather than incidentally, through students' engagement in communities of practice, narrative modeling of clinical cases, facilitated reflection, and integrated learning scenarios.A comparative analysis with other educational approaches (Spiral Curriculum, Case-Based Learning, Vertically Integrated Curriculum, Problem-Based Learning, Competency-Based Medical Education) demonstrates DHC's unique capacity to merge cognitive and value-based competencies.The paper also examines opportunities for adopting DHC in Ukrainian medical education, identifying potential barriers such as curriculum inertia, insufficient faculty preparation for interdisciplinary teaching, and lack of validated tools to assess humanitarian competencies, as well as suggesting strategies to address them.The author concludes that DHC promotes the harmonization of Ukrainian medical education with European standards and fosters the development of a holistic new-generation physician who combines scientific rigor with professional empathy and humanistic values.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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