Family Medicine for internally displaced persons in Mali: A training of trainers approach
Notice bibliographique
Résumé
Mali is currently experiencing a polycrisis, characterised by the interplay of growing socio-political insecurity, massive population displacements and recurrent tensions in the functioning of the health system and the provision of care. In this context, the multidisciplinary teams of University Community Health Centres (CSCoM-Us), primary health care facilities, have expressed the desire to strengthen their skills to better meet the needs of the internally displaced persons who frequent their facilities. To address this demand, training workshops were co-constructed by a team of family physicians (FPs), combining the experiential knowledge of local teams with the expertise of partners from the Université de Sherbrooke. A Training of Trainer (ToT) programme, consisting of training provided by central-level trainers to local-level practitioners, was developed and deployed. Five priorities were identified by local partners: continuity of care, maternal health, gender-based violence, mental health and working with a language barrier. From 2022 to 2023, this training was implemented in Mali's seven CSCOM-Us, reaching 277 health professionals in five regions of the country. The outcomes include increased awareness of the challenges faced by internally displaced persons and strengthening local capabilities. This short report highlights the strategic role and leadership played by FP in improving the population's health, particularly in sub-Saharan Africa, through their versatility and community-oriented, holistic and patient-centred approach.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».