Current Status of Family Medicine Faculty Development in Sub-Saharan Africa.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Reducing the shortage of primary care physicians in sub-Saharan Africa requires expansion of training programs in family medicine. Challenges remain in preparing, recruiting, and retaining faculty qualified to teach in these pioneering programs. Little is known about the unique faculty development needs of family medicine faculty within the sub-Saharan African context. The purpose of this study was to assess the current status and future needs for developing robust family medicine faculty in sub-Saharan Africa. The results are reported in two companion articles. METHODS: A cross-sectional study design was used to conduct a qualitative needs assessment comprising 37 in-depth, semi-structured interviews of individual faculty trainers from postgraduate family medicine training programs in eight sub-Saharan African countries. Data were analyzed according to qualitative description. RESULTS: While faculty development opportunities in sub-Saharan Africa were identified, current faculty note many barriers to faculty development and limited participation in available programs. Faculty value teaching competency, but institutional structures do not provide adequate support. CONCLUSIONS: Sub-Saharan African family physicians and postgraduate trainee physicians value good teachers and recognize that clinical training alone does not provide all of the skills needed by educators. The current status of limited resources of institutions and individuals constrain faculty development efforts. Where faculty development opportunities do exist, they are too infrequent or otherwise inaccessible to provide trainers the necessary skills to help them succeed as educators.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».