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Enregistrement W2174969218 · doi:10.1200/jco.2015.63.0152

Medical Education and Training: Building In-Country Capacity at All Levels

2015· review· en· W2174969218 sur OpenAlexaff
Fredrick Chite Asirwa, Anne Greist, Naftali Busakhala, Barry P. Rosen, Patrick J. Loehrer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineWorkforceCapacity buildingReferralDeveloping countryTraining (meteorology)Health careLeverage (statistics)Public healthWorkforce developmentNursingMedical educationEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poorly trained workers and limited workforce capacity contribute immensely to barriers in cancer control in low- and middle-income countries (LMICs). Because of an increasing disease burden and the gap in trained personnel, it is critical that LMICs must develop appropriate in-country training programs at all levels to adequately address their cancer-related outcomes. The training in LMICs of cancer health personnel should address priority cancer diseases in the specific country by developing caregivers, trainers, researchers, and administrators at all levels of health care and all cadres of staff, from the community level to the national level. The Academic Model of Providing Access to Health care is a representative model of how a public tertiary hospital like the Moi Teaching and Referral Hospital in an LMIC setting can leverage its resources, collaborate with partners from high-resource countries, and assist in the development of a training center to spearhead a sustainable education program.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,497
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,105 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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