Abstract: Building a National Simulation Program in Rwanda Through the Use of Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundBuilding a simulation program in a low-resource environment can be challenging. With the assistance of international partners, Rwanda has successfully built a sustainable national simulation program. We believe this may be a successful model for other low-resource countries.DescriptionIn 2003, a partnership was formed between Kigali Health Institute (KHI) and VVOB (the Flemish International Corporation in Belgium). Through this partnership former KHI, currently College of Medicine and Health Sciences of the University of Rwanda – ( UR-CMHS) was able to build an initial simulation program including an education plan, outfitting rooms, training standardized patients, purchasing and the setting up of equipment, and training simulation staff and faculty. This partnership was extended until 2010. From 2010 to 2012, a partnership was formed between the Kigali University Teaching Hospital (CHUK) and the Canadian Anesthesiologists Society International Education Foundation. Through this partnership a skills lab was set up at CHUK, for use by medical students, residents, and physicians at CHUK. From 2012-2015, a third simulation partnership was set up with the Human Resources for Health Program whereby an experienced simulation advisor was sent to CMHS for one year. A number of improvements have been accomplished through this partnership.Lessons LearnedThrough the use of deliberate, structured international partnerships, a successful and sustainable simulation program has been set up in Rwanda. We have learned that the partnerships should be designed in a way that ensures sustainable growth and improvement in the simulation program long after partnerships terminate.ConclusionInternational simulation program partnerships, if set up correctly, can assist in building sustainable simulation facilities in low-resource settings.Key words: simulation, clinical education, low resource countries, Rwanda, partnerships
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».