MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416985971 · doi:10.5334/pme.2000

Beyond Individualism and Independence: Exploring Collectivism and Interdependence as Paradigms of Healthcare and Health Professions Education

2025· review· en· W4416985971 sur OpenAlexaff
Eusang Ahn, Stefanie S. Sebok‐Syer, Jerry M Maniate, Kathleen L. Endres, Warren J. Cheung

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Medical Education · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensCanadian Network for Innovation in EducationBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollectivismTransformative learningIndividualismHealth careHealth professionsConceptual framework

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Healthcare is delivered by teams, yet individualism continues to be foregrounded in training and assessments. In contrast to individualism is collectivism, a sociocultural phenomenological lens that considers the degree to which people are integrated into groups. Along with collectivism is interdependence, which characterizes how two or more people or things are interconnected with each other. The purpose of this review was to examine the current body of work on collectivism and interdependence to examine their potential within healthcare and health professions education (HPE). Method: This narrative review included English-language publications from peer-reviewed journals between 1990 and 2024, and excluded non-English articles, perspective pieces, commentaries, and studies that were unrelated to healthcare or HPE. The initial search in January 2024 included MEDLINE, Embase, PsycINFO and ERIC databases and was updated in November 2024 with forward and backward reference mining. Results: In total, 3,415 articles were identified, of which 63 were included in the review. We used reflexive thematic analysis to consolidate the literature. Our analysis developed four interconnected themes: 1) reshaping the culture of healthcare and the learning climate of HPE, 2) accounting for individual contributions to the team, 3) the many facets of leadership, and 4) belongingness as an essential step towards collective well-being. Together, these themes expose tensions between individualistic educational structures and the team-based realities of clinical work, and highlight pathways toward relational, trust-based learning environments. Conclusion: Healthcare and HPE can be effectively examined through the paradigms of collectivism and interdependence, which transcend and challenge the current models of individualism and independence. Collectivism and interdependence offer conceptual and practical tools to reorient HPE toward relational accountability, shared leadership, and compassionate belonging. By embracing these guiding principles, healthcare workers and educators can better prepare for the collaborative, team-based nature of healthcare, and create protective and transformative learning environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,403 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePerspectives on Medical EducationMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207