Qualitative Assessment of a virtual cardiovascular medical education Program in Haiti: local physicians in-training experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Haiti faces challenges in accessing equitable healthcare and medical education due to limited resources. Cardiovascular disease burden is high, necessitating a well-trained cardiovascular workforce. The International Cardiology Curriculum Accessible by Remote Distance Learning (ICARDs) program, launched in 2019, addresses this need by providing virtual cardiovascular education. This study aimed to explore the perceptions and experiences of internal medicine residents and physicians participating in the ICARDs program, focusing on their expectations, facilitators, barriers, and recommendations for improvement. A qualitative research approach was adopted, conducting three focus groups with participants in three different hospitals across Haiti. METHODS: The study utilized a Unified Theoretical Framework of Learning Theories as a structured framework to identify themes. A deductive content analysis was employed to identify barriers and facilitators and valuable information from participants' responses. RESULTS: Participants expressed high expectations and reported positive experiences with the ICARDs program. They acknowledged its positive impact on patient care and the development of their medical skills. However, some concerns were raised regarding course content and irregularities in the program. CONCLUSIONS: The ICARDs program fulfills participants' expectations for cardiovascular education and fosters a supportive community. To enhance its effectiveness, addressing content concerns and infrastructure limitations is essential. The study's findings provide valuable insights for program organizers to tailor the ICARDs program and better meet the participants' needs.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».