Host community perspectives on trainees participating in short‐term experiences in global health
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: High-income country (HIC) trainees are undertaking global health experiences in low- and middle-income country (LMIC) host communities in increasing numbers. Although the benefits for HIC trainees are well described, the benefits and drawbacks for LMIC host communities are not well captured. OBJECTIVES: This study evaluated the perspectives of supervising physicians and local programme coordinators from LMIC host communities who engaged with HIC trainees in the context of the latter's short-term experiences in global health. METHODS: Thirty-five semi-structured interviews were conducted with LMIC host community collaborators with a US-based, non-profit global health education organisation. Interviews took place in La Paz, Bolivia and New Delhi, India. Interview transcripts were assessed for recurrent themes using thematic analysis. RESULTS: Benefits for hosts included improvements in job satisfaction, local prestige, global connectedness, local networks, leadership skills, resources and sense of efficacy within their communities. Host collaborators called for improvements in HIC trainee attitudes and behaviours, and asked that trainees not make promises they would not fulfil. Findings also provided evidence of a desire for parity between the opportunities afforded to US-based staff and those available to LMIC-based partners. CONCLUSIONS: This study provides important insights into the perspectives of LMIC host community members in the context of short-term experiences in global health for HIC trainees. We hope to inform the behaviour of HIC trainees and institutions with regard to international partnerships and global health activities.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».