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Enregistrement W2322074410 · doi:10.1097/acm.0000000000000178

Potential Benefits of Collaboration in Short-Term Global Health Learning Experiences

2014· letter· en· W2322074410 sur OpenAlexaffabout
Lawrence C. Loh, Henry C. Lin

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsCurriculumHealth careMedical educationGeneral partnershipMedicineStandardizationNursingPolitical sciencePsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Rassiwala and colleagues1 provide a valuable overview of short-term global health learning experiences abroad, reviewing two differing models. We particularly appreciated the authors’ recognition of the potential harms to host communities related to the care provided, and welcomed their call to standardize global health education curricula. Despite their focus “on strategy for students […] rather than provision of care,” we believe our colleagues will agree that curricula standardization also needs to focus on the quality of care provided, and we draw on our own experience to suggest ways to achieve this. At present, the first short-term rotation model described by the authors has immense benefits for participating learners and sending institutions, while care provided (even with best intentions) has limited benefits and potential harms for the receiving community abroad.2 As these short-term models become popular, our research group believes that standards are needed to shift this “balance of benefits” more towards the intended service recipients (i.e., the community abroad) while retaining benefits derived by learners and sending institutions. Recognizing that isolated short-term global health learning experiences have limited community benefit, we are developing a “crowdsourcing” model that pools multiple visiting teams into a larger, coordinated effort addressing the root causes of ill health. More than 30 teams visit La Romana, Dominican Republic, annually, providing limited primary care in the form of mobile medical clinics over one to two weeks through a partnership with the local Good Samaritan Hospital. In isolation, these groups are hampered by duplication of efforts, mixed messages, and limited outcomes. Our pilot uses a collaborative model that links together visiting team efforts with those of local leadership in deploying longer-term development projects. Our premise is that multiple coordinated short-term teams could result in a more sustained, meaningful impact. For example, instead of having 12 teams going it alone and handing out assorted pills, could they instead provide a 12-week curriculum to host community providers and help develop local capacity—in essence, strengthening the local health care system by targeting upstream goals? A collaborative model is one example of putting the receiving community’s needs at the center of global health curriculum development, in the hopes of matching the intentions of these short-term learners with meaningful outcomes. Participation and interest in such efforts continue to grow among volunteers and institutions, given the learning, outreach, and advocacy benefits they derive. Realizing this, an informed discussion about models for short-term global health learning experiences is vital in ensuring such experiences also provide lasting benefit for the host communities. Lawrence C. Loh, MD, MPH Adjunct lecturer, Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada, clinical lecturer, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada, and cofounder, The 53rd Week, Brooklyn, New York; [email protected] Henry C. Lin, MD Attending physician, Department of Gastroenterology, Hepatology, and Nutrition, Children’s Hospital of Philadelphia, Philadelphia, Pennsylvania, and cofounder, The 53rd Week, Brooklyn, New York.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0130,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,343 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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