Effective Strategies for Global Health Research, Training and Clinical Care: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this narrative review was to synthesize the evidence on effective strategies for global health research, training and clinical care in order to identify common structures that have been used to guide program development. A Medline search from 2001 to 2011 produced 951 articles, which were reviewed and categorized. Thirty articles met criteria to be included in this review. Eleven articles discussed recommendations for research, 8 discussed training and 11 discussed clinical care. Global health program development should be completed within the framework of a larger institutional commitment or partnership. Support from leadership in the university or NGO, and an engaged local community are both integral to success and sustainability of efforts. It is also important for program development to engage local partners from the onset, jointly exploring issues and developing goals and objectives. Evaluation is a recommended way to determine if goals are being met, and should include considerations of sustainability, partnership building, and capacity. Global health research programs should consider details regarding the research process, context of research, partnerships, and community relationships. Training for global health should involve mentorship, pre-departure preparation of students, and elements developed to increase impact. Clinical care programs should focus on collaboration, sustainability, meeting local needs, and appropriate process considerations.
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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 | 0,048 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».