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Enregistrement W3162276103 · doi:10.21203/rs.3.rs-487592/v1

Perceived Knowledge Gap of Public Health Officer in Ethiopia

2021· preprint· en· W3162276103 sur OpenAlexaff
Biniyam Altamo Ashengo, Sophie Soklaridis

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAddis Ababa University
Mots-clésOfficerPublic healthBusinessPublic relationsPolitical scienceMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Ethiopia has been training health officers as non-physician clinicians to meet the urgent public health service needs including preventive and health promotion as well as curative services. However, to date there is a lack of evidence of whether the curriculum content of the program meets the needs of the community. The purpose of this study was to explore the perception among health officers on whether the curriculum prepared them with what they need to know for practice when deployed to district hospitals and rural health centersMethod: A qualitative research design was used to explore health officer’s perceptions on the curriculum for clinical practice. The study was conducted in Dale district, Sidama region, southern Ethiopia. Data collection was done using semi-structured interview guide with open ended questions. The interview guide were developed using the first author’s experience as a health officer who recently graduated the program. All public health officers training graduates in the Dale districts, included in the study. Data analysis was done following a thematic analysis approach. The data was analyzed using ATLAS.ti qualitative data analysis software. Result: The study revealed a major curriculum-related gap which contributed to the perceived knowledge gap of public health officers. The main gap identified was the disproportional time allocation for very crucial courses of basic sciences and clinical practice during training. In addition the curriculum lacked a strict monitoring system of its implementation. Conclusion: Based on the result most participants believed the course content of the curriculum was very strong and crucial for public health officers. Some weakness of the curriculum were also identified which created the perceived knowledge gap of public health officers. The main weakness in the curriculum was that some of the courses were not proportionally allocated with adequate time for course contents like that of basic science and clinical courses.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
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