Developing a tool to measure the reciprocal benefits that accrue to health professionals involved in global health
Notice bibliographique
Résumé
Research to date on global health collaborations has typically focused on documenting improvements in the health outcomes of low/middle-income countries. Recent discourse has characterised these collaborations with the notion of 'reciprocal value', namely, that the benefits go beyond strengthening local health systems and that both partners have something to learn and gain from the relationship. We explored a method for assessing this reciprocal value by developing a robust framework for measuring changes in individual competencies resulting from participation in global health work. The validated survey and evidence-based framework were developed from a comprehensive review of the literature on global health competencies and reciprocal value. Statistical analysis including factor analysis, evaluation of internal consistency of domains and measurement of floor and ceiling effects were conducted to explore global health competencies among diverse health professionals at a tertiary paediatric health facility in Toronto, Canada. Factor analysis identified eight unique domains of competencies for health professionals and their institutions resulting from participation in global health work. Seven domains related to individual-level competencies and one emphasised institutional capacity strengthening. The resulting Global Health Competency Model and validated survey represent useful approaches to measuring the reciprocal value of global health work among diverse health professionals and settings. Insights gained through application of the model and survey may challenge the dominant belief that capacity strengthening for this work primarily benefits the recipient individuals and institutions in low/middle-income settings.
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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 | 0,040 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».