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Enregistrement W2795993639 · doi:10.1186/s12909-018-1140-3

Design and Implementation of a postgraduate curriculum to support Ethiopia's first emergency medicine residency training program: the Toronto Addis Ababa Academic Collaboration in Emergency Medicine (TAAAC-EM)

2018· letter· en· W2795993639 sur OpenAlexafffundabout
Nazanin Meshkat, Sisay Teklu, Cheryl Hunchak

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaUniversity of TorontoInternational Development Research CentreUniversity Health Network
Mots-clésCurriculumMedical educationMedicineCurriculum developmentMandateNeeds assessmentFaculty developmentProfessional developmentPsychologyPedagogySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To design and implement an emergency medicine (EM) postgraduate training curriculum to support the establishment of the first EM residency program at Addis Ababa University (AAU). METHODS: In response to the Ethiopian Federal Ministry of Health mandate to develop EM services in Ethiopia, University of Toronto EM faculty were invited to develop and deliver EM content and expertise for the first EM postgraduate residency training program at AAU. The Toronto Addis Ababa Academic Collaboration-EM (TAAAC-EM) used five steps of a six-step approach to guide curriculum development and implementation: 1. Problem identification and general needs assessment, 2. Targeted needs assessment using indirect methods (interviews and site visits of the learners and learning environment), 3. Defining goals and objectives, 4. Choosing educational strategies and curriculum map development and 5. RESULTS: The needs assessment identified a learning environment with appropriate, though limited, resources for the implementation of an EM residency program. A lack of educational activities geared towards EM practice was identified, specifically of active learning techniques (ALTs) such as bedside teaching, simulation and procedural teaching. A curriculum map was devised to supplement the AAU EM residency program curriculum. The TAAAC-EM curriculum was divided into three distinct streams: clinical, clinical epidemiology and EM administration. The clinical sessions were divided into didactic and ALTs including practical/procedural and simulation sessions, and bedside teaching was given a strong emphasis. Implementation is currently in its seventh year, with continuous monitoring and revisions of the curriculum to meet evolving needs. CONCLUSION: We have outlined the design and implementation of the TAAAC-EM curriculum; an evaluation of this curriculum is currently underway. As EM spreads as a specialty throughout Africa and other resource-limited regions, this model can serve as a working guide for similar bi-institutional educational partnerships seeking to develop novel EM postgraduate training programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,387 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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