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)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».