International health electives: thematic results of student and professional interviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to explore the complexities (including harms and benefits) of international health electives (IHEs) involving medical trainees. This exploration contributes to the ongoing debate about the goals and implications of IHEs for medical trainees. METHODS: This qualitative study used anonymous, one-to-one, semi-structured interviews. All participants had previous international health experiences. Between September 2007 and March 2008, we interviewed a convenience sample of health care professionals (n=10) and medical trainees (n=10). Using a modified grounded theory methodology, we carried out cycles of data analysis in conjunction with data collection in an iterative and constant comparison process. The study's thematic structure was finalised when theme saturation was achieved. RESULTS: Participants described IHEs in both negative and positive terms. IHEs were described as unsustained short-term contributions that lacked clear educational objectives and failed to address local community needs. Ethical dilemmas were described as IHE challenges. Participants reflected that many IHEs included aspects of medical tourism and the majority of participants described the IHE in negative terms. However, a few participants acknowledged the benefits of the IHE. Specifically, it was seen as an introduction to a career in global health and as a potential foundation for more sustainable projects with positive host community impacts. Finally, despite similar understandings among participants, self-awareness of medical tourism was low. CONCLUSIONS: International health electives may include potential harms and benefits for both the trainee and the host community. Educational institutions should encourage and support structured IHEs for trainee participation. We recommend that faculties of medicine and global health educators establish pre-departure training courses for trainees and that IHE opportunities have sufficient structures in place to mitigate the negative effects of medical tourism. We also recommend that trainees be provided with opportunities to conduct self-reflection and critically assess their IHE experiences.
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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 | 0,036 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».