Global health competencies in postgraduate medical education: a scoping review and mapping to the CanMEDS physician competency framework
Notice bibliographique
Résumé
Background: Global Health opportunities are popular, with many reported benefits. There is a need however, to identify and situate Global Health competencies within postgraduate medical education. We sought to identify and map Global Health competencies to the CanMEDS framework to assess the degree of equivalency and uniqueness between them. Methods: JBI scoping review methodology was utilized to identify relevant papers searching MEDLINE, Embase, and Web of Science. Studies were reviewed independently by two of three researchers according to pre-determined eligibility criteria. Included studies identified competencies in Global Health training at the postgraduate medicine level, which were then mapped to the CanMEDS framework. Results: A total of 19 articles met criteria for inclusion (17 from literature search and two from manual reference review). We identified 36 Global Health competencies; the majority (23) aligned with CanMEDS competencies within the framework. Ten were mapped to CanMEDS roles but lacked specific key or enabling competencies, while three did not fit within the specific CanMEDS roles. Conclusions: We mapped the identified Global Health competencies, finding broad coverage of required CanMEDS competencies. We identified additional competencies for CanMEDS committee consideration and discuss the benefits of their inclusion in future physician competency frameworks.
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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 | 0,021 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».