Short-Term Global Health Education Programs Abroad: Disease Patterns Observed in Haitian Migrant Worker Communities Around La Romana, Dominican Republic
Notice bibliographique
Résumé
The possibility of encountering rare tropical disease presentations is commonly described as a benefit derived by developed world medical trainees participating in clinical service-oriented short-term global health experiences in the developing world. This study describes the health status of a population served by a short-term experience conducted by a North American institute, and the results of a retrospective review are used to identify commonly encountered diseases and discuss their potential educational value. Descriptive analysis was conducted on 1,024 encounter records collected over four unique 1-week-long trips by a North American institution serving Haitian migrant workers in La Romana, Dominican Republic. The top five diagnoses seen in the clinic were gastroesophageal reflux disease (GERD), hypertension (HTN), upper respiratory infections, otitis media, and fungal skin infection. On occasion, diagnoses unique to an indigent tropical population were encountered (e.g., dehydration, malnutrition, parasites, and infections.). These findings suggest a similarity between frequently encountered diagnoses on a short-term clinical service trip in Dominican Republic and primary care presentations in developed world settings, which challenges the assumption that short-term service experiences provide exposure to rare tropical disease presentations. These findings also represent additional data that can be used to better understand the health and healthcare planning among this vulnerable population of Haitian migrant workers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».