Tackling challenges of global health electives: Resident experiences of a structured and supervised medicine elective within an existing global health partnership
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Toronto-Addis Ababa Academic Collaboration in Emergency Medicine (TAAAC-EM) deploys teaching teams of Canadian EM faculty to Addis Ababa to deliver a longitudinal residency curriculum. Canadian trainees participate in these teams as a formally structured and supervised elective in global health (GH) and EM, which has been designed to enhance the strength of GH electives and address key challenges highlighted in the literature. METHODS: The purpose of this qualitative study was to identify, describe, and evaluate strengths and weaknesses of this elective in relation to its purposeful structure. Residents who completed the elective were invited to participate in face-to-face interviews to discuss their experiences. RESULTS: The findings show that the residents both chose this elective because of its purposefully designed features, and that these same features increased their enjoyment and the educational benefit of the elective. Supervised bedside teaching, relationships shared with Ethiopian residents, and the positive impact the experience had on their clinical practice in Canada were identified as the primary strengths. CONCLUSION: Purposeful and thoughtful design of global health electives can enhance the resident learning experience and mitigate challenges for trainees seeking global health training opportunities.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».