Role of Collaborative Academic Partnerships in Surgical Training, Education, and Provision
Notice bibliographique
Résumé
The global disparities in both surgical disease burden and access to delivery of surgical care are gaining prominence in the medical literature and media. Concurrently, there is an unprecedented groundswell in idealism and interest in global health among North American medical students and trainees in anesthesia and surgical disciplines. Many academic medical centers (AMCs) are seeking to respond by creating partnerships with teaching hospitals overseas. In this article we describe six such partnerships, as follows: (1) University of California San Francisco (UCSF) with the Bellagio Essential Surgery Group; (2) USCF with Makerere University, Uganda; (3) Vanderbilt with Baptist Medical Center, Ogbomoso, Nigeria; (4) Vanderbilt with Kijabe Hospital, Kenya; (5) University of Toronto, Hospital for Sick Children with the Ministry of Health in Botswana; and (6) Harvard (Brigham and Women's Hospital and Children's Hospital Boston) with Partners in Health in Haiti and Rwanda. Reflection on these experiences offers valuable lessons, and we make recommendations of critical components leading to success. These include the importance of relationships, emphasis on mutual learning, the need for "champions," affirming that local training needs to supersede expatriate training needs, the value of collaboration in research, adapting the mission to locally expressed needs, the need for a multidisciplinary approach, and the need to measure outcomes. We conclude that this is an era of cautious optimism and that AMCs have a critical opportunity to both shape future leaders in global surgery and address the current global disparities.
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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 | 0,090 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,031 |
| Communication savante | 0,034 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,053 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».