How are we preparing doctors for their roles as patient educators? Exploring undergraduate and postgraduate curricula in Canadian medical schools
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although patient education (PE) has been identified as an important strategy to support patients with low health literacy, medical trainees report feeling ill-prepared for this responsibility. Our goal was to explore how PE training is incorporated centrally into undergraduate (UGME) and postgraduate (PGME) education across Canada, with the aim of proposing a PE curriculum. Methods: We circulated a web-based survey to all Canadian UGME and PGME Associate Deans, subsequently expanding the scope of our investigation by surveying Family Medicine and Pediatrics program directors. Data analysis involved a combination of frequency calculations and conventional qualitative content analysis. Results: According to survey respondents, PE was taught centrally in 72% of UGME curricula, 25% of PGME curricula, and 25% and 82% of Pediatrics and Family Medicine programs respectively. PE was predominantly incorporated into communication skills curricula, and role modeling was the most common teaching modality. Barriers included lack of time and low curricular priority; facilitators included embedding PE into communication skills training and use of patient partners and standardized patients. Conclusions: PE has not been uniformly implemented in a centralized manner across Canadian UGME and PGME curricula. Based on our survey data and the relevant literature, we propose a sample longitudinal curriculum spanning UGME and PGME and recommend that PE be explicitly framed as a communication skill.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».