A needs assessment for formal emergency medicine curriculum and training in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Emergency medicine (EM) is a nascent field in Zambia. While not yet recognized as a medical specialty, there is national interest for developing more robust emergency care systems in this setting. One key element of strengthening EM in Zambia is identifying current gaps in emergency healthcare provision and opportunities for advancement in the field. This research used a modified version of the Emergency Care Assessment Tool to characterize the landscape of EM in Zambia. We collected data on the extent of EM training and teaching engagement among physicians practicing EM in Zambia. The survey assessed three aspects of core EM "signal functions" among the respondents which included; how often they performed the function, how confident they felt with the function, and how important they deemed the function to be in their practice. Finally, we asked respondents to identify barriers to performing the functions in their departments. The majority of respondents were early in their career, all below the age of 50, and participated in some form of teaching and supervision of learners, with minimal access to teaching resources to enhance their work. There was unanimous agreement with the need for formal postgraduate EM training in Zambia. The EM functions performed least often by EM physicians, and in which they felt the least confident, were high-acuity low-occurrence (HALO) procedures such as surgical airway and pericardiocentesis. The most common barrier to performing an EM function was access to supplies, equipment and medication. The second most commonly cited barrier was healthcare worker training. This research identified several critical needs for EM curricula in Zambia, specifically teaching resources for clinicians who supervise learners, directed learning on HALO procedures, and formal postgraduate training in EM based in Zambia.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».