Enriching health-professional programs in global health: Development and implementation of an interdisciplinary and integrated approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globalization results in a rapidly diversifying population, increased inequities, and more complex health problems affecting populations. This forces medical schools to integrate global health (GH) into the training of health-care professionals from curriculum development to practical learning activities, here and abroad. APPROACH: The approach aims at enriching existing programs in GH competencies in an interdisciplinary context. The goal is to ensure that all health-science students develop a certain level of GH competency. The main actions are the mobilization of key stakeholders, the development of a competency framework (CF) to perform gap analysis, tool formalization, and monitoring and evaluation activities. Subsequent to scoping review and stakeholder consultations, ten principles are identified and used to guide the enrichment process. RESULTS: Actual outputs cover a broad scope, from key decision-makers' support and endorsement to the formalization of tools and the consolidation and creation of activities such as service-learning activities, rotations among underserved populations, and training for international rotations. CONCLUSION: While this unique approach is proving to be a major challenge, the preliminary results are well worth the effort. The project's tangible impacts on health-sciences teaching, the GH competence of graduates, and care delivery are topics of interest for future investigation.
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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 | 0,090 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».