Training global surgery advocates: Strengthening the global surgery voice
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To strengthen medical trainees around the world on global surgery and advocacy and help develop future generations of global surgeons, anaesthesiologists, and obstetricians.Design: Training Global Surgery Advocates (TGSA), a standardized three-day advocacy workshop developed by the International Student Surgical Network (InciSioN), was built on traditional didactic lectures, role-play exercises, small working group activities, and advocacy and diplomacy training. Assessment was done using a 5-point Likert scale for 18 components regarding the perceived familiarity, knowledge, and motivation for global surgery.Setting: The training was given in the context of the pre-general assembly of the International Federation of Medical Students Associations (IFMSA) at Université Laval, in Quebec City, Canada.Participants: Twenty-five participants were selected to attend the workshop from a pool of 52 applicants, of which 14 medical students from 7 high-income countries and 7 low- and middle-income countries.Results: An average increase of 1.73 points across all 18 workshop components was observed among participants. After the workshop, all participants agreed or strongly agreed (4.64 average) on their motivation to train other medical students in their respective countries to become global surgery advocates.Conclusion: TGSA significantly improved participants’ knowledge and advocacy skills underlying global surgery. A mixed didactic and hands-on workshop appears to be feasible, enjoyable for participants, and effective in improving medical students involvement in the emerging field of global surgery.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».