Proposal to set up a College of Family Medicine in East, Central and Southern Africa
Notice bibliographique
Résumé
Family Medicine training in Africa is constrained by limited postgraduate educational resources and opportunities. Specialist training programmes in surgery, anaesthetics, internal medicine, paediatrics and others have developed a range of trainers and assessors through colleges across East, Central and Southern Africa (ECSA). Each college has a single curriculum with standardised training and assessment in designated institutions, which run alongside and in collaboration with the Master's in Medicine programmes in universities. Partnerships between colleges in Britain, Ireland and Canada and national specialist associations have led to joint training-of-trainer courses, e-learning platforms, improved regional coordination, better educational networking and research opportunities through regional conferences and joint publications. We propose the establishment of a regional college for specialist training of family physicians, similar to other specialist colleges in ECSA. Partnerships with family medicine programmes in South Africa, Canada and Australia, with support from international institutions such as the Primary Care and Family Medicine Network for Sub-Saharan Africa (PRIMAFAMED) and the World Organisation of Family Doctors (WONCA Africa), would be essential for its success. Improved health outcomes have been demonstrated with strong primary care systems and related to the number of family physicians in communities. A single regional college would make better use of resources available for training, assessment and accreditation and strengthen international and regional partnerships. Family medicine training in Africa could benefit from the experience of specialist colleges in the ECSA region to accelerate training of a critical mass of family physicians. This will raise the profile of family medicine in Africa and contribute to improved quality of primary care and clinical services in district hospitals.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».