Host perspective on academic supervision, health care provision and institutional partnership during short‐term electives in global health
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Studies about the impact of global health electives on host institutions are scarce and often made from the perspective of institutions that send students. The present research examined the impact of short-term electives in global health (STEGHs) from the under-represented perspective of host institutions in Benin. METHODS: The authors conducted 30 semi-structured interviews from a convenience sample of Beninese health care professionals who had hosted Canadian medical students. Interviewees had previously supervised STEGHs in one of the five different institutions. A subsequent qualitative thematic analysis methodology was used to compilate codes and generate themes. RESULTS: Hosting STEGH students motivated respondents to increase their medical knowledge through self-driven learning. They perceived an improvement in the quality of their care and felt a negligible impact on patient safety. They negatively commented on the lack of clear pedagogic objectives that they could rely on. Interviewees think current STEGH partnerships do not advantage them because institutions that send students offer little support during the electives. Furthermore, sending institutions do not offer the same opportunity for local medical students or professionals to take part in such electives outside of Benin. CONCLUSIONS: Although host health care professionals evaluated global health electives positively overall, specific improvements could mitigate their negative impacts and help create a more balanced partnership between sending and host institutions. Sending institutions could involve host institutions in curriculum planning. They could invest in building reciprocal elective programmes to receive students from elsewhere. Meanwhile they can maximise the transfer of relevant medical knowledge, and provide expertise, resources and support during the electives.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».