Training for impact: the socio-economic impact of a fit for purpose health workforce on communities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Across the globe, a "fit for purpose" health professional workforce is needed to meet health needs and challenges while capitalizing on existing resources and strengths of communities. However, the socio-economic impact of educating and deploying a fit for purpose health workforce can be challenging to evaluate. In this paper, we provide a brief overview of six promising strategies and interventions that provide context-relevant health professional education within the health system. The strategies focused on in the paper are:1. Distributed community-engaged learning: Education occurs in or near underserved communities using a variety of educational modalities including distance learning. Communities served provide input into and actively participate in the education process.2. Curriculum aligned with health needs: The health and social needs of targeted communities guide education, research and service programmes.3. Fit for purpose workers: Education and career tracks are designed to meet the needs of the communities served. This includes cadres such as community health workers, accelerated medically trained clinicians and extended generalists.4. Gender and social empowerment: Ensuring a diverse workforce that includes women having equal opportunity in education and are supported in their delivery of health services.5. Interprofessional training: Teaching the knowledge, skills and attitudes for working in effective teams across professions.6. South-south and north-south partnerships: Sharing of best practices and resources within and between countries.In sum, the sharing of resources, the development of a diverse and interprofessional workforce, the advancement of primary care and a strong community focus all contribute to a world where transformational education improves community health and maximizes the social and economic return on investment.
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle