Effective Strategies for Global Health Training Programs A Systematic Review of Training Outcomes in Low and Middle Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Low and middle-income countries face a continued burden of chronic illness and non-communicable diseases while continuing to show very low health worker utilization. With limited numbers of medical schools and a workforce shortage the poor health outcomes seen in many low and middle income countries are compounded by a lack of within country medical training. METHODS: Using a systematic approach, this paper reviews the existing literature on training outcomes in low and middle-income countries in order to identify effective strategies for implementation in the developing world. This review examined training provided by high-income countries to low- and middle-income countries. RESULTS: Based on article eligibility, 24 articles were found to meet criteria. Training methods found include workshops, e-learning modules, hands-on skills training, group discussion, video sessions, and role-plays. Of the studies with statistically significant results training times varied from one day to three years. Studies using both face-to-face and video found statistically significant results. DISCUSSION: Based on the results of this review, health professionals from high-income countries should be encouraged to travel to low- middle-income countries to assist with providing training to health providers in those countries.
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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 | 0,018 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».