Pre-departure training and the social accountability of International Medical Electives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to widespread awareness of global inequities in health and development, participation and interest in International Medical Electives has grown. However, it has been suggested that the benefits of these electives for students and communities may not outweigh the harms. Pre-departure training (PDT) has been proposed as a route through which participants can adequately prepare for their elective experience. METHODS: Through a review of the current literature, this article explores the ethics of international medical electives using a social accountability framework and assesses the success of PDT in mitigating harms for students and communities. RESULTS: We find that the literature on PDT is limited. What is clear from completed studies is that the focus of PDT has often been centered on the clinical experience, while theories of development and health inequity remain minor topics. We argue that a greater benefit for students and communities could be gained from framing health inequity from a critical perspective, and integrating mandatory global health education into medical school curricula. DISCUSSION: We suggest that attention to only PDT is not enough. In a socially accountable program, community partnerships must be bilateral and respect communities as primary stakeholders in the training of students and in program evaluation. Unfortunately, research to-date has focused on the student experience; further studies of the community perspective would help to elicit how PDT and partnership models can be strengthened, improving the experiences of both students and communities. Finally, individual medical schools and organizations that offer global health elective experiences must ensure that they take responsibility for monitoring PDT.
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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 | 0,024 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».