Training for impact: the socio-economic impact of a fit for purpose health workforce on communities
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.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,002 |
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 ».