Context counts: training health workers in and for rural and remote areas
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Access to well trained and motivated health workers is the major rural health issue. Without local access, it is unlikely that people in rural and remote communities will be able to achieve the Millennium Development Goals. Studies in many countries have shown that the three factors most strongly associated with entering rural practice are: (i) a rural background; (ii) positive clinical and educational experiences in rural settings as part of undergraduate medical education; and (iii) targeted training for rural practice at the postgraduate level. This paper presents evidence for policy initiatives involving the training of medical students from, in and for rural and remote areas. We give examples of medical schools in different regions of the world that are using an evidence-based and context-driven educational approach to producing skilled and motivated health workers. We demonstrate how context influences the design and implementation of different rural education programmes. Successful programmes have overcome major obstacles including negative assumptions and attitudes, and limitations of human, physical, educational and financial resources. Training rural health workers in the rural setting is likely to result in greatly improved recruitment and retention of skilled health-care providers in rural underserved areas with consequent improvement in access to health care for the local communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle