Status of global health fellowship training in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing numbers of residency graduates desire global health (GH) fellowship training. However, the full extent of training options is not clear. OBJECTIVE: To identify clinical GH fellowships in all specialties in the U.S. and Canada and to describe their demographics, innovative features, and challenges. METHODS: The authors surveyed program directors or designees from GH fellowships with a web-based tool in 2017. RESULTS: The authors identified 85 programs. Fifty-four programs (63.5%) responded confirming 50 fellowships. One- third of fellowships accepted graduates from more than one specialty, and the most common single-specialty programs were Emergency Medicine and Family Medicine. Fellowships most commonly were 24 months in duration with a median size of one fellow per year. Funding and lack of qualified applicants were significant challenges. Most programs were funded through fellow billing for patient care or other self-support. CONCLUSION: The number of U.S. and Canadian GH fellowship programs has nearly doubled since 2010. Challenges include lack of funding and qualified applicants. Further work is needed to understand how best to identify and disseminate fellowship best practices to meet the diverse needs of international partners, fellows, and the patients they serve and to determine if consensus regarding training requirements would be beneficial.
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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 | 0,002 |
| 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 ».