Lessons learned from regional training of paediatric nephrology fellows in Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to care for children with kidney disease is limited in less well-resourced regions of the world and paediatric nephrology (PN) workforce development with good practical skills is critical. METHODS: Retrospective review of a PN training program and trainee feedback from 1999 to 2021, based at Red Cross War Memorial Children's Hospital (RCWMCH), University of Cape Town. RESULTS: A regionally appropriate 1-2-year training program enrolled 38 fellows with an initial 100% return rate to their country of origin. Program funding included fellowships from the International Pediatric Nephrology Association (IPNA), International Society of Nephrology (ISN), International Society of Peritoneal Dialysis (ISPD), and the African Paediatric Fellowship Program (APFP). Fellows were trained on both in- and out-patient management of infants and children with kidney disorders. "Hands-on skills" training included examination, diagnosis and management skills, practical insertion of peritoneal dialysis catheters for management of acute kidney injury and kidney biopsies. Of 16 trainees who completed > 1 year of training, 14 (88%) successfully completed subspecialty exams and 9 (56%) completed a master's degree with a research component. PN fellows reported that their training was appropriate and enabled them to make a difference in their respective communities. CONCLUSIONS: This training program has successfully equipped African physicians with the requisite knowledge and skills to provide PN services in resource-constrained areas for children with kidney disease. The provision of funding from multiple organizations committed to paediatric kidney disease has contributed to the success of the program, along with the fellows' commitment to build PN healthcare capacity in Africa. A higher resolution version of the Graphical abstract is available as Supplementary information.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».