Use of WONCA global standards to evaluate family medicine postgraduate education for curriculum development and review in Nepal and Myanmar
Notice bibliographique
Résumé
Family medicine is an integral part of primary care within health systems. Globally, training programmes exhibit a great degree of variability in content and skill acquisition. While this may in part reflect the needs of a given setting, there exists standard criteria that all family medicine programmes should consider core activities. WONCA has provided an open-access list of standards that their expert community considers essential for family medicine (GP) post-graduate training. Evaluation of developing or existing training programmes using these standards can provide insight into the degree of variability, gaps within programmes and equally as important, gaps within recommendations. In collaboration with the host institution, two family medicine programmes in Nepal and Myanmar were evaluated based on WONCA global standards. The results of the evaluation demonstrated that such a process can allow for critical review of curriculum in various stages of development and evaluation. The implications of reviewing training programmes according to WONCA standards can lead to enhanced training world-wide and standardisation of training for post-graduate family medicine.
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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 | 0,372 | 0,515 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».