Undergraduate and graduate student training in global health research: Preparing the next generation
Notice bibliographique
Résumé
Structure/Method/Design: For the period from January 2012 to December 2013, multidisciplinary teams that included medical students and residents from hospitals in Canada and the United States, mobilized bimonthly, and conducted outreach clinics in five rotating communities seeing 80 to 160 children daily for 1 week.All participants were required to have predeparture training and protocols were developed to ensure consistent diagnosis and treatment of common conditions in children.Statistics were collected for each day and location. Results (Scientific Abstract)/Collaborative Partners (Programmatic Abstract): Haiti Village HealthHaitian Ministry of Health Summary/Conclusion: The data obtained for the years 2012 and 2013 were compared for all children seen from newborn to age 15 years.There were five outreach programs from four different hospital and residency programs in each year conducted in the same months each year.There was an equal amount of patients served in both years with a similar sex and age distribution.The data for the top 12 most common diagnoses were reviewed and compared over this 2-year period.A total 4825 distinct diagnosis in 4133 patients were reviewed and compared.There was no significant difference found between the rate of recorded diagnoses in the years 2012 and 2013.Results were consistent across all diagnostic categories and independent of team composition.A protocol-based global child health approach is effective at improving the accuracy of diagnosis and treatment among medical trainees of varying experience and from multiple training programs.
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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 | 0,035 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».