Evolution of Family Medicine in Kenya (1990s to date): a case study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Successful Family Medicine practices and academic programmes are found in western countries, Australia, Singapore, Cuba and among other non-western countries. Documenting the enablers and challenges of different contexts would, it is hoped, inform current and future process of developing academic and practice programmes in Family Medicine in countries where the discipline is starting. Methods: A qualitative study was undertaken that conducted a focused literature review and in-depth interviews of key informants on the early development of the Family Medicine in Kenya. All interviews were audio recorded. Pattern matching, explanation building, time-series analysis and logic models were used in analysis. Results: Representatives of Kenyan and foreign organisations worked well as a team to write and implement the first curriculum of Family Medicine. The challenges include lack of teachers; starting a graduate programme in medical schools that did not have one and starting these health services delivery departments in a system that did not have any. Conclusions: The main enablers of the evolution of Family Medicine in Kenya include committed partnerships and teamwork among Kenyan and non-Kenyan stakeholders. The challenges include the lack of Kenyan teachers of the programme and the introduction of a new discipline. (Full text of the research articles are available online at www.medpharm.tandfonline.com/ojfp) S Afr Fam Pract 2017; DOI: /10.1080/20786190.2016.12481420
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».