Strengthening and expanding the capacity of health worker education in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Zambia is facing a chronic shortage of health care workers. The paper aimed at understanding how the Medical Education Partnership Initiative (MEPI) program facilitated strengthening and expanding of the national capacity and quality of medical education as well as processes for retaining faculty in Zambia. METHODS: Data generated through documentary review, key informant interviews and observations were analyzed using a thematic approach. RESULTS: The MEPI program triggered the development of new postgraduate programs thereby increasing student enrollment. This was achieved by leveraging of existing and new partnerships with other universities and differentiating the old Master in Public Health into specialized curriculum. Furthermore, the MEPI program improved the capacity and quality of training by facilitating installation and integration of new technology such as the eGranary digital library, E-learning methods and clinical skills laboratory into the Schools. This technology enabled easy access to relevant data or information, quicker turn around of experiments and enhanced data recording, display and analysis features for experiments. The program also facilitated transforming of the academic environment into a more conducive work place through strengthening the Staff Development program and support towards research activities. These activities stimulated work motivation and interest in research by faculty. Meanwhile, these processes were inhibited by the inability to upload all courses on to Moodle as well as inadequate operating procedures and feedback mechanisms for the Moodle. CONCLUSION: Expansion and improvement in training processes for health care workers requires targeted investment within medical institutions and strengthening local and international partnerships.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».