Enhanced skills in global health and health equity: Guidelines for curriculum development
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Global health addresses health inequities in the care of underserved populations, both domestic and international. Given that health systems with a strong primary care foundation are the most equitable, effective and efficient, family medicine is uniquely positioned to engage in global health. However, there are no nationally recognized standards in Canada for postgraduate family medicine training in global health. OBJECTIVE: To generate consensus on the essential components of a Global Health/Health Equity Enhanced Skills Program in family medicine. METHODS: A panel comprised of 34 experts in global health education and practice completed three rounds of a Delphi small group process. RESULTS: Consensus (defined as ≥ 75% agreement) was achieved on program length (12 months), inclusion of both domestic and international components, importance of mentorship, methods of learner assessment (in-training evaluation report, portfolio), four program objectives (advocacy, sustainability, social justice, and an inclusive view of global health), importance of core content, and six specific core topics (social determinants of health, principles and ethics of health equity/global health, cultural humility and competency, pre and post-departure training, health systems, policy, and advocacy for change, and community engagement). CONCLUSION: Panellists agreed on a number of program components forming the initial foundation for an evidence-informed, competency-based Global Health/Health Equity Enhanced Skills Program in 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 | 0,074 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,009 |
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 ».