A scoping and web-based review of current practices and lessons learnt in development and sustainability of global health emergency medicine fellowships
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p> <ns3:bold>Background:</ns3:bold> Despite a high perceived interest in advanced global health training among Canadian emergency medicine trainees, only one global health emergency medicine (GHEM) fellowship existed in Canada at the time of this review. We conducted a scoping and web-based review to summarize the components of, and lessons learnt through development and implementation of global health emergency medicine fellowship programs to date, to inform program development. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Methods:</ns3:bold> We conducted a scoping and web-based review by systematically searching electronic databases from inception to 2021 for articles and websites (2022) describing global health emergency medicine training programs based in high income countries. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Results:</ns3:bold> From 2957 articles and 62 websites identified, eight articles and 43 websites were included in the review. Fellowships are generally structured as follows: 1–2 years duration curriculum including clinical skills, and course and field work focused on education, research or administration, funded by fellows’ clinical hours. Details on trainees’ experiences, international work, and program outcomes were lacking. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Conclusions:</ns3:bold> This review highlights the need for information on lessons learnt through development and implementation of GHEM fellowship programs, and experiences and outcomes of trainees to date, to inform program improvements to optimize the benefits of GHEM fellowship training. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Registration:</ns3:bold> Open science framework; https://doi.org/10.17605/OSF.IO/UAH35 February 19 <ns3:sup>th</ns3:sup> , 2018. </ns3:p>
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.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle