Evaluating a research training programme for frontline health workers in conflict-affected and fragile settings in the middle east
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health Research Capacity Building (HRCB) is key to improving research production among health workers in LMICs to inform related policies and reduce health disparities in conflict settings. However, few HRCB programmes are available in the MENA region, and few evaluations of HRCB globally are reported in the literature. METHODS: Through a qualitative longitudinal design, we evaluated the first implementation of the Center for Research and Education in the Ecology of War (CREEW) fellowship. Semi-structured interviews were conducted with fellows (n = 5) throughout the programme at key phases during their completion of courses and at each research phase. Additional data was collected from supervisors and peers of fellows at their organizations. Data were analysed using qualitative content analysis and presented under pre-identified themes. RESULTS: Despite the success of most fellows in learning on how to conduct research on AMR in conflict settings and completing the fellowship by producing research outputs, important challenges were identified. Results are categorized under predefined categories of (1) course delivery, (2) proposal development, (3) IRB application, (4) data collection, (5) data analysis, (6) manuscript write-up, (7) long-term effects, and (8) mentorship and networking. CONCLUSION: The CREEW model, based on this evaluation, shows potential to be replicable and scalable to other contexts and other health-related topics. Detailed discussion and analysis are presented in the manuscript and synthesized recommendations are highlighted for future programmes to consider during the design, implementation, and evaluation of such programmes.
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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 | 0,089 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».