Scan With Me: A Train-the-Trainer Program to Upskill MRI Personnel in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Access to MRI in low- and middle-income countries (LMICs) remains among the poorest in the world. The lack of skilled MRI personnel exacerbates access gaps, reinforcing long-standing health disparities. The Scan With Me (SWiM) program aims to sustainably create a network of highly skilled MRI technologists in LMICs who will facilitate the transfer of MRI knowledge and skills to their peers and contribute to the implementation of highly valuable imaging protocols for effective clinical and research use. METHODS: The program introduces a case-based curriculum designed using a novel train-the-trainer approach, integrated with peer-collaborative learning to upskill practicing MRI technologists in LMICs. The 6-week curriculum uses the teach-try-use approach, which combines self-paced didactic lectures covering the basics of MR image acquisition (teach) with hands-on expert-guided scanning experience (try) and the implementation of protocols tailored to provide the best possible images on their infrastructures (use). Each program includes research translation skills training using an established advanced MRI technique relevant to LMICs. A pilot program focused on cardiac MRI (CMR) was conducted to assess the program's curriculum, delivery, and evaluation methods. RESULTS: Forty-three MRI technologists from 16 LMICs participated in the pilot CMR program and, over the course of the training, implemented optimized CMR protocols that reduced acquisition times while improving image quality. The training resources and scanner-specific standardized protocols are published openly for public use in an online repository. In general, at the end of the program, learners reported considerable improvements in CMR knowledge and skills. All respondents to the program evaluation survey agreed to recommend the program to their colleagues, while 87% indicated interest in returning to help train others. CONCLUSIONS: The SWiM program is the first master class in MRI acquisition for practicing imaging technologists in LMICs. The program holds the potential to help reduce disparities in MRI expertise and access. The support of the MRI community, imaging societies, and funding agencies will increase its reach and further its impact in democratizing MRI.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».