Partnering to build surgical capacity in low-resource settings: a qualitative study of Canadian global surgeons
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This qualitative study aimed to explore the perspectives of Canadian global surgeons with experience developing surgical education partnerships with low- and middle-income countries (LMICs) for the purpose of identifying factors for success. DESIGN: A purposive sample of leaders from global surgery programmes at Canadian Faculties of Medicine participated in virtual semi-structured interviews. A six-phase thematic analysis was performed using a constructivist lens on verbatim transcripts by three independent researchers. Key factors for success were thematically collated with constant comparison and inter-investigator triangulation in NVivo software until theoretical saturation was reached. PARTICIPANTS: Fifteen surgeons, representing 11 subspecialties at 6 Canadian academic institutions and a combined experience across 6 continents, were interviewed between January and June 2022. RESULTS: Four facilitators for success of global surgery training programmes were identified, with a strong undertone of relationship-building permeating all subthemes: (1) facilitative skill sets and infrastructure, (2) longitudinal engagement, (3) local ownership and (4) interpersonal humility. Participants defined facilitative skill sets to include demonstrated surgical competence and facilitative infrastructure to include pre-existing local networks, language congruency, sustainable funding and support from external organisations. They perceived longitudinal engagement as spanning multiple trips, enabled by strong personal motivation and arrangements at their home institutions. Ownership of projects by local champions, including in research output, was noted as key to preventing brain drain and catalysing a ripple effect of surgical trainees. Finally, interviewees emphasised interpersonal humility as being crucial to decolonising the institution of global surgery with cultural competence, reflexivity and sustainability. CONCLUSIONS: The interviewed surgeons perceived strong cross-cultural relationships as fundamental to all other dimensions of success when working in low-resource capacity-building. While this study presents a comprehensive Canadian perspective informed by high-profile leadership in global surgery, a parallel study highlighting LMIC-partners' perspectives will be critical to a more complete understanding of programme success.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».