North–South surgical training partnerships: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fostering the success of surgical trainees from low- and middle-income countries (LMICs) plausibly addresses the existing workforce deficit in a sustainable manner, but it is unclear whether and how these trainees are targeted as strategic learners for educational exchanges. The purpose of this review was to assess the quality and outcomes of existing literature on exchanges of surgical trainees between high-income countries (HICs) and LMICs. Methods: We conducted a systematic review of reported instances of surgical training exchanges between HICs and LMICs. After database searching, 2 independent reviewers evaluated titles, abstracts and manuscripts. Selected studies were critically appraised with the use the Critical Assessment Skills Programme Qualitative Checklist and analyzed for trainee level, institutions, countries and subspecialties, as well as reported outcomes of the exchange. Results: Twenty-eight reports met the inclusion criteria and were analyzed. Most publications (18 [64%]) detailed North-to-South exchanges; 1 exchange was bidirectional. General surgery was the most common discipline identified, with 9 other subspecialties described involving learners at all phases of training. Reports were generally of good quality, although outcomes were reported variably, and most authors failed to acknowledge the ethical implications of their study. Conclusion: The articles identified described a variety of surgical exchanges across disciplines, learner types and host/home countries. Few of the exchanges prioritized the learning of surgical trainees from LMICs. There is an increasing need to formalize these exchanges via clear goals and objectives, as well as to prioritize the proper matching of educational goals with local clinical needs. Level of evidence: V - Evidence from systematic reviews of descriptive and qualitative studies.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».