A mapping of health education institutions and programs in the WHO African Region
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p> <ns3:bold>Background:</ns3:bold> Information on health education institutions is required for planning, implementing and monitoring human resources for health strategies. Details on the number, type and distribution of medical and health science programs offered by African higher education institutions remains scattered. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Methods:</ns3:bold> We merged and updated datasets of health professional and post-graduate programs to develop a mapping of health education institutions covering the World Health Organization African Region as of 2021. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Results:</ns3:bold> Nine hundred and nine (909) institutions were identified in the 47 countries. Together they offered 1,157 health professional programs (235 medicine, 718 nursing, 77 public health and 146 pharmacy) and 1,674 post-graduate programs (42 certificates, 1,152 Master’s and 480 PhDs). Regionally, East Africa had the most countries with multiple academic health science centres - institutions offering medical degrees and at least one other health professional program. Among countries, South Africa had the most institutions and post-graduate programs with 182 and 596, respectfully. A further five countries had between 53-105 institutions, 12 countries had between 10 and 37 institutions, and 28 countries had between one and eight institutions. One country had no institution. Countries with the largest populations and gross domestic products had significantly more health education institutions and produced more scientific research (ANOVA testing). </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Discussion:</ns3:bold> We envision an online database being made available in a visually attractive, user-friendly, open access format that nationally, registered institutions can add to and update. This would serve the needs of trainees, administrators, planners and researchers alike and support the World Health Organization’s <ns3:italic>Global strategy on human resources for health: workforce 2030</ns3:italic> . </ns3:p>
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».