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Enregistrement W4382938980 · doi:10.21089/njhs.82.0047

Some Pertinent Solutions to the Challenges Faced by the Pakistani Healthcare Systems

2023· article· en· W4382938980 sur OpenAlexaff
Agha Muhammad Hammad Khan, Muneeb Uddin Karim, Neil Wallace, Fatima Shaukat, Muhammad Muaz Abbasi

Notice bibliographique

RevueNational Journal of Health Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careWorkforceMedicineMedical educationClinical governanceQuality (philosophy)Inclusion (mineral)NursingPublic relationsBusinessPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health systems worldwide face various challenges. Disparities are evident among different geographic locations. There are several hurdles in providing high-quality professional education, especially in low- and Lower-Middle-Income Countries (LMICs), including insufficient basic infrastructure and a shortage of professionally trained staff. This issue presents a particular risk in LMICs that are ill-equipped to deal with complex and expensive treatments [1, 2]. Although developing and enhancing educational programs to yield more healthcare professionals is constructive, these efforts need to be accompanied by educational structuring that will provide postgraduates with the necessary competencies [3]. It is not uncommon for the patients in LMICs with a potentially curable disease to receive sub-optimal treatment because of a lack of competencies and a caring attitude. This prompts some interesting challenges around the speciality training of postgraduates. In particular, what we are trying to achieve in modern oncology training programmes? Are current examination systems an effective test of knowledge, skills, and safety to practice? And, if so, are they sufficient to prepare for independent practice? Or should training programmes incorporate non-clinical skills related to issues? Interestingly, according to World Health Organization (W.H.O.), there are six elements or system building blocks of the health system that includes (i) service delivery, (ii) health workforce, (iii) health information systems, (iv) access to essential medicines, (v) financing, and (vi) leadership/governance [4]. We believe that these elements overlap with our proposal of inclusion of non-clinical leadership skills during their early years so that they are aware of the gaps and develop a mindset to improve the healthcare system by themselves. In this paper, we propose these five concepts to be inducted into our postgraduate training that will pave the way to improve our healthcare system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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