An examination of Eyal & Hurst’s (2008) framework for promoting retention in resource-poor settings through locally-relevant training: A case study for the University of Guyana Surgical Training Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Eyal and Hurst proposed that locally relevant medical education can offset the prevalence of physician "brain drain" in resource-poor regions of the world, and presented a framework of the ethical and pragmatic benefits and concerns posed by these initiatives. The present study explored the framework's utility through a case study of the University of Guyana Diploma in Surgery (UGDS) program. METHODS: The framework's utility was evaluated using a case study design that included review and analysis of documents and semi-structured interviews with graduates, trainees, faculty members, and policy makers associated with the UGDS program. Data were analyzed from constructivist and interpretivist perspectives, and compared against the benefits and concerns described by Eyal and Hurst. RESULTS: The framework is a useful template for capturing the breadth of experience of locally relevant training in the Guyanese setting. However, the results suggest that delineating the framework factors as either beneficial or concerning may constrict its applicability. The case study design also provided specific insights about the UGDS program, which indicate that the Program has promoted the retention of graduates and a sustainable culture of postgraduate medical education in Guyana. CONCLUSION: It is suggested that the framework be modified so as to represent the benefits and concerns of locally relevant training along a continuum of advantage. These approaches may help us understand retention within a resource-poor country, but also within particularly remote areas and public health care systems generally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».