Development and implementation of an emergency medicine graduate training program at Addis Ababa University School of Medicine: challenges and successes.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ethiopians experience high rates of acute illness and injury that have been sub-optimally addressed by the existing health care system. High rates of patient morbidity and mortality prompted the Federal Ministry of Health (FMOH) and the Addis Ababa University School of Medicine (AAU-SM) to prioritize the establishment of emergency medicine (EM) as a medical specialty in Ethiopia to meet this acute health system need. OBJECTIVES: To review the EM residency training program developed and implemented at AAU-SM in partnership with the University of Wisconsin (UW), the University of Toronto (UT) and University of Cape Town (UCT) and to evaluate the progress and challenges to date. METHODS: An EM Task Force (EMTF) at AAU-SM developed a context-specific three-year graduate EM curriculum with UW input. This curriculum has been co-implemented by faculty teachers from AAU-SM, UT and UW. The curriculum together with all documents (written, audio, video) are reviewed and used as a resource for this article. RESULTS: Seventeen residents are currently in full-time training. Five residents research projects are finalized and 100% of residents passed their year-end exams. CONCLUSION: A novel graduate EM training program has been successfully developed and implemented at AAU-SM. Interim results suggest that this curriculum and tri-institutional collaboration has been successful in addressing the emergency health needs of Ethiopians and bolstering the expertise of Ethiopian physicians. This program, at the forefront of EM education in Africa, may serve as an effective model for future EM training development throughout Africa.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».