La participation à un stage en communauté, obligatoire et encadré change-t-elle l’attitude des externes en médecine à l’égard des personnes en situation d’itinérance ? Une étude pré et post
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Les personnes en situation d’itinérance sont souvent victimes des effets d’inégalités sociales de santé, qui peuvent être renforcées par une attitude négative des professionnels de la santé. Cette recherche évalue si la participation obligatoire des externes en médecine de l’Université de Montréal à un stage encadré d’une semaine en communauté apporte des changements positifs à leur à l’égard des individus en situation d’itinérance. Méthode : Il s’agit d’une étude pré-post comparant les scores au Health Professionals’ Attitudes Towards the Homeless Inventory (HPATHI) avant (T0) et après (T1) le stage. 271 externes en médecine ont participé au stage. De ce nombre, 139 (51 %) d’entre eux ont répondu au questionnaire autant en T0 qu’en T1 et ont été inclus dans les analyses. L’issue primaire est un changement du score total au questionnaire entre T0 et T1, mesuré par un test T apparié. Le maintien de l’effet à un troisième temps de mesure (T2) et l’effet des caractéristiques sociodémographiques ont également été mesurés dans les issues secondaires. Résultats : Le score total moyen au test d’attitude est significativement plus élevé après le stage en comparaison à celui au début du stage, avec une amélioration moyenne de 0,15 sur une échelle de Likert de 5 (3,91 vs. 3,76, p < 0,001 ; d de Cohen 0,54) En répétant ce test sur trois groupes de participants selon leur score initial, le groupe ayant le score initial le plus élevé ne montrait pas d’amélioration significative (4,24 vs. 4,33, p = 0,017) et le groupe avec le score initial le plus bas présentait le plus grand changement (3,34 vs. 3,55, p < 0,001). Conclusion : Cette recherche suggère que ce stage en communauté, encadré et obligatoire permet une amélioration statistiquement significative de l’attitude des externes en médecine envers les personnes en situation d’itinérance. Cette amélioration est plus importante pour les externes qui présentent une attitude initiale plus négative.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".