Engaging intersectionality in medical education
Notice bibliographique
Résumé
Medical education (ME) plays a critical role in shaping future healthcare providers; however, systemic inequities persist due to biases embedded in both the formal and hidden curricula. The hidden curriculum-unspoken values, norms, and structural inequalities-reinforces implicit biases that influence professional identity formation, clinical decision-making, and patient outcomes. This theoretical paper examines how overlapping social identities can shape health experiences and access to care, and establishes a foundation for tackling systemic inequalities by advocating for the integration of an intersectional framework into ME. As healthcare institutions increasingly focus on diversity and inclusion, we aim to demonstrate that integrating intersectionality theory into ME is a timely and necessary step towards training physicians to meet the needs of diverse patient populations and reduce care disparities. We highlight how the absence of intersectional perspectives in medical training results in narrow clinical frameworks, reduced cultural competency, and the perpetuation of health disparities through the hidden curriculum. Furthermore, we outline practical strategies for embedding intersectionality into ME, such as building an intersectional curriculum, incorporating diverse case scenarios, and establishing institutional task forces. Despite potential challenges, such as resistance to change and resource constraints, implementing intersectionality in ME remains essential and can be attainable through institutional commitment and collaborative approaches. By using intersectionality as a guiding framework, ME can better prepare future healthcare providers to deliver equitable patient centered care while reducing the systemic disparities in healthcare.
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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 | 0,046 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,037 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,065 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».