Strengthening Noncommunicable Disease Research Capacity and Chronic Disease Outcomes in Low- and Middle-Income Countries in South Asia: Implementation and Evaluation of the ASCEND Program
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the design, outcomes, challenges, and lessons learned from the ASian Collaboration for Excellence in Non-Communicable Disease (ASCEND) program, implemented between 2011 and 2015 in India, Sri Lanka, and Malaysia. The program involved a blended-delivery model, incorporating online and face-to-face training, mentoring, and supervision of trainees' research projects. Evaluation data were collected at baseline, 6, 12, 18, and 24 months. Intended outcomes, lessons, and challenges were summarized using a logic model. During the program period, 48 participants were trained over 2 cohorts in June 2011 and 2012. The trainees published 83 peer-reviewed articles between 2011 and 2015. Additionally, 154 presentations were given by trainees at national and international conferences. Underutilization of the online learning management system was an important challenge. Utilizing a combination of intensive face-to-face and online learning and mentoring of early career researchers in low- and middle-income countries has great potential to enhance the research capacity, performance, and outputs.
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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 | 0,020 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».