Building Surgical Research Capacity Globally: Efficacy of a Clinical Research Course for Surgeons in Low-Resource Settings
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal injury confers an enormous burden of preventable disability and mortality in low and moderate income countries. Appropriate orthopaedic and trauma care services are lacking. Leading international health agencies emphasize the critical need to create and sustain research capacity in the developing world as a strategic factor in the establishment of functional, independent health systems. One aspect of building research capacity is partnership between developing and developed countries, and knowledge sharing via these collaborations. This study evaluated the efficacy of a short, intensive course designed to educate surgeons on fundamental aspects of clinical research using evidence-based medicine principles. Orthopaedic surgeons from the United States and Canada presented a one-day course on the fundamentals of clinical research in Havana, Cuba. Knowledge acquisition was assessed on the part of course participants and surveyed current involvement with and attitudes towards clinical research. Questionnaires were presented to participants immediately preceding and following the course. The mean pre-test score was 43.9% (95% CI: 41.1-46.6%). The mean post-test score was 59.3% (95% CI: 56.5-62.1%). There were relative score increases in each subgroup based on professional level, subjective level of familiarity with evidence-based medicine concepts, and subjective level of experience in research. This study establishes the short-term efficacy of an intensive course designed to impart knowledge in evidence-based medicine and clinical research. Further study is necessary to determine the long-term benefits of this type of course. This may be a useful part of an overall strategy to build health research capacity in low and moderate-income countries, ultimately contributing to improved access to high-quality surgical care.
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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 | 0,051 | 0,252 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».