Jordan Field Epidemiology Training Program: Critical Role in National and Regional Capacity Building
Notice bibliographique
Résumé
Field Epidemiology Training Programs (FETPs) are 2-year training programs in applied epidemiology, established with the purpose of increasing a country's capacity within the public health workforce to detect and respond to health threats and develop internal expertise in field epidemiology. The Jordan Ministry of Health, in partnership with the US Centers for Disease Control and Prevention, started the Jordan FETP (J-FETP) in 1998. Since then, it has achieved a high standard of success and has been established as a model for FETPs in the Eastern Mediterranean Region. Here we describe the J-FETP, its role in building the epidemiologic capacity of Jordan's public health workforce, and its activities and achievements, which have grown the program to be self-sustaining within the Jordan Ministry of Health. Since its inception, the program's residents and graduates have assisted the country to improve its surveillance systems, including revising the mortality surveillance policy, implementing the use of electronic data reporting, investigating outbreaks at national and regional levels, contributing to noncommunicable disease research and surveillance, and responding to regional emergencies and disasters. J-FETP's structure and systems of support from the Jordan Ministry of Health and local, regional, and international partners have contributed to the success and sustainability of the J-FETP. The J-FETP has contributed significantly to improvements in surveillance systems, control of infectious diseases, outbreak investigations, and availability of reliable morbidity and mortality data in Jordan. Moreover, the program has supported public health and epidemiology in the Eastern Mediterranean Region. Best practices of the J-FETP can be applied to FETPs throughout the world.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».