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Enregistrement W2001919145 · doi:10.1503/cjs.010414

Surgical training in Guyana: the next generation

2015· article· en· W2001919145 sur OpenAlexaffvenueabout
Brian H. Cameron, Carlos Martı́n, Madan Rambaran

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensMcMaster UniversityGeorgetown Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeneral partnershipCurriculumCredibilityMedical educationTraining (meteorology)Health careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pioneering surgical training partnership between the Canadian Association of General Surgeons (CAGS) and the University of Guyana has successfully graduated 14 surgeons since 2006. The association has recruited 29 surgeons who have made 75 teaching visits to Guyana, and CAGS involvement has been critical to providing local credibility to the program, organizing the curriculum structure and developing rigorous examinations. The program is now locally sustained, with graduates leading a number of clinical hospital programs. The initial diploma qualification is being reassessed, as other specialties have introduced postgraduate Master of Medicine degree programs. Many graduates are pursuing additional training opportunities overseas, and almost all of those remaining in Guyana have returned to the tertiary centre from the regional hospitals. The program has succeeded in training surgeons and raising the standards of surgical care in Guyana, but broader health system efforts are necessary to retain surgeons in outlying regional hospitals.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,488
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,052 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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