The Addis Ababa toxicology curriculum project: educational needs assessment for the toxicology modules of an emergency medicine training program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Toronto Addis Ababa Academic Collaboration in Emergency Medicine (TAAAC-EM) is a bi-institutional partnership between the University of Toronto (UofT) and Addis Ababa University (AAU) focused on addressing the need for emergency medicine (EM) postgraduate training and care in Ethiopia. Toxicology is a key competency in EM. EM physicians are often the first and sole clinicians to identify and treat patients presenting with a wide range of intoxications. The goal of this project was to conduct an educational needs assessment to inform the development of a context-specific toxicology curriculum for the AAU EM training program. METHODS: Our needs assessment employed a survey (available electronically and in paper format) and face-to-face interviews conducted with Ethiopian EM faculty (all graduates of the AAU EM residency training program) and current AAU EM residents. The survey was distributed in October 2018 and the interviews were conducted in November 2018. RESULTS: Of the 63 surveys distributed, we received 17 complete responses and completed 11 interviews with AAU EM faculty and residents. The survey conducted on toxicology training highlighted overall satisfaction with current training, with thematic analysis revealing key areas for growth. System-related themes focused on resource availability, healthcare access, and public health education. Provider-related themes emphasized the need for context-specific training, including common local toxins, and for advanced toxicology training such as poison center rotations. Patient-related themes centered on specific toxicological presentations in Ethiopia, highlighting the importance of public health advocacy, education on safe handling, and governmental regulation of toxic substances. Both survey and interview data highlighted challenges stemming from inconsistent availability of resources and underscored the need for tailored education to manage poisoned patients with locally available resources. CONCLUSIONS: Our findings indicate the need to focus on the most prevalent local toxicological presentations and practical management challenges in local contexts, including resource limitations and delayed presentations. Moreover, it emphasizes the importance of public health initiatives such as regulation of the sale and promotion of safe handling of toxic substances to mitigate toxicological risks. These findings are likely relevant to other resource-constrained settings outside of Ethiopia.
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 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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».