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Enregistrement W3113792658 · doi:10.1038/s41433-020-01335-7

Ophthalmology training in sub-Saharan Africa: a scoping review

2020· review· en· W3113792658 sur OpenAlexaff
William H. Dean, John Buchán, Stephen Gichuhi, Hannah Faal, Caleb Mpyet, Serge Resnikoff, Iris Gordon, Ibrahim Matende, Andrew Samuel, Linda Visser, Matthew J. Burton

Notice bibliographique

RevueEye · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Health Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUlverscroft FoundationBritish Council for Prevention of BlindnessWellcome Trust
Mots-clésCurriculumMedicineGeneral partnershipMEDLINEGrey literatureMedical educationTraining (meteorology)PopulationOptometryFrenchOphthalmologyFamily medicinePolitical scienceGeographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sub-Saharan Africa is home to 12% of the global population, and 4.3 million are blind and over 15 million are visually impaired. There are only 2.5 ophthalmologists per million people in SSA. Training of ophthalmologists is critical. We designed a systematic literature review protocol, searched MEDLINE Ovid and Embase OVID on 1 August 2019 and limited these searches to the year 2000 onwards. We also searched Google Scholar and websites of ophthalmic institutions for additional information. We include a total of 49 references in this review and used a narrative approach to synthesise the results. There are 56 training institutions for ophthalmologists in eleven Anglophone, eleven Francophone, and two Lusophone SSA countries. The median duration of ophthalmology training programmes was 4 years. Most curricula have been regionally standardised. National, regional and international collaborations are a key feature to ophthalmology training in more than half of ophthalmology training programmes. There is a drive, although perhaps not always evidence-based, for sub-specialisation in the region. Available published scientific data on ophthalmic medical and surgical training in SSA is sparse, especially for Francophone and Lusophone countries. However, through a broad scoping review strategy it has been possible to obtain a valuable and detailed view of ophthalmology training in SSA. Training of ophthalmologists is a complex and multi-faceted task. There are challenges in appropriate selection, capacity, and funding of available training institutions. Numerous learning outcomes demand curriculum, time, faculty, support, and appropriate assessment. There are opportunities provided by modern training approaches. Partnership is key.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0190,023
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,478
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,110 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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