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Enregistrement W4415377591 · doi:10.36834/cmej.81526

Where is the lifestyle medicine in the Canadian undergraduate medical education curricula? A content analysis

2025· article· fr· W4415377591 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah Ibrahim, Aleksandra Pikula

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensToronto General HospitalToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentCurriculumSocial connectednessPopulationAlternative medicineContent analysisPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lifestyle Medicine (LM) focuses on preventing and managing non-communicable diseases (NCDs) through evidence-based behavioural and therapeutic interventions. Despite the established efficacy of LM, its integration into Canadian undergraduate medical education (UGME) remains largely unexamined. Methods: We employed a deductive and inductive summative content analysis methodology. We collected publicly available course and program descriptions for each UGME program across Canada. Further, we contacted deans/curriculum leads for additional curriculum documentation. Documents were coded according to references to various domains of LM as defined by the American College of LM and British Society of LM. Results: The sample comprised 13 UGME programs, with 1327 documents included for the final review. Notable variability across institutions was noted with reference to LM integration. LM topics were more frequently included in pre-clerkship and required courses compared to clerkship and electives. Notably, nutrition, mental wellbeing, and physical activity were most frequently referenced, while sleep health and social connectedness were less represented. Conclusions: To our knowledge, this study is the first to formally map the current practices of LM integration in Canadian UGME. Although there were some study limitations (e.g., exclusion of 25% of Canadian UGME programs), this mapping is integral to identify the current state of the curricula and inform future educational initiatives to enhance medical trainees' LM-related knowledge and skills. This in turn, may potentially help address modifiable risk factors for NCDs and improve population health outcomes.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0230,036
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,399 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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