Medical student exposure to women’s health concepts and practices: a content analysis of curriculum at Canadian medical schools
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Women’s health (WH) includes a broad array of concerns and challenges that affect health across the lifespan. Considerable research shows that women continue to experience disparities in access to and quality of care. Apart from surveys of medical trainees and faculty, little research and none in Canada examined medical curriculum for WH. This study assessed how Canadian medical schools integrate WH in their curriculum. Methods We used deductive and summative content analysis to describe instances and the nature of WH topics in program and course descriptions that were publicly-available on web sites of Canadian medical schools. We reported results using summary statistics and text examples. We employed a framework, tested in our prior research, that included mention of women’s health principles and practices relevant to any health concern or condition including factors (e.g. sex, gender, social determinants) that influence health, and access to or quality of care. Results We retrieved 1459 documents from 16 medical schools (median 49.5, range 16 to 301). Few mentioned WH (125, 8.6 %), and the quantity of mentions varied by school (range 0.0–37.5 %). Pre-clerkship course documents more frequently mentioned WH (61/374, 17.3 %, chi square 43.2, p
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,626 | 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 tête enseignante, 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 ».