Teaching psychiatry in a <scp>low‐income</scp> country during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic: A hybrid collaborative psychiatry course
Notice bibliographique
Résumé
Amoud University in Borama is located in the self-declared state of Somaliland, in the Horn of Africa. Past conflicts and resulting economic hardship have led to a lack of local academic psychiatry faculty and resources. Amoud has been for some years partnering with voluntary faculty in the United Kingdom to teach psychiatry to its medical students through in-person "teaching missions." This was recently led by a Borama-native psychiatry resident in Ethiopia. COVID-19 added further hardships due to restrictions to travel and in-person gatherings. These challenges also created the opportunity for the development of an innovative, international, hybrid (online onsite), self-sustaining partnership model which has been successful in improving psychiatry teaching for undergraduate students in 2020-2021 and will continue in 2021-2022. An international, 'online-connected' department of psychiatry comprising a primary care physician in Somaliland, three postgraduate trainees in Ethiopia and the United States, and three senior psychiatrists in the United Kingdom developed a local faculty-led, hybrid-delivered, dynamic curriculum (bedside teaching, in person and online lecturing) that adapted to the needs, resources, faith and culture of Somaliland. While 2020-2021 has been the pilot year for the program, the overall experience has been enriching for students and faculty, leading to valuable cross-cultural conversations with impact on teaching and research. While learning about Somalilanders' and trauma, the program leads, also the authors of this article, have identified ways to harness the resilience and faith of students to bring about improvements in global mental health.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».