International Consensus on Global Surgery Learning Objectives and Competencies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This project aimed to achieve international consensus on core learning objectives for global surgery education. BACKGROUND: As global surgery emerges as an academic field, there is a growing need for consensus-driven learning objectives to guide education and training. Existing curricula vary widely and lack multidisciplinary input. METHODS: A modified Delphi consensus was conducted with an international panel of global surgery experts. A scoping review informed an initial list of learning objectives, categorized into 14 domains based on the Consortium of Universities for Global Health framework. Panelists rated objectives over three iterative survey rounds, with consensus defined as ≥80% agreement within ±1 Likert point of the median. RESULTS: Sixty-one experts from 26 countries across all World Health Organization (WHO) regions participated, representing surgery (40.1%), anesthesia (14.8%), obstetrics and gynecology (14.8%), general practitioners with and without enhanced surgical skills (16.4%), and allied health fields (6.6%). The majority (57.4%) had over 10 years of experience in global surgery. Across three Delphi rounds, 120 learning objectives reached consensus, covering key domains such as the global burden of surgical disease, surgical system strengthening, ethics and equity, health policy, and sustainable development. A total of 25 (20.8%) objectives were designated for introductory learners, 55 (45.8%) for advanced learners, and 40 (33.3%) for both levels. CONCLUSION: This Delphi consensus provides a structured, globally relevant framework for global surgery education, supporting curriculum development and competency-based training. These findings underscore the importance of aligning global surgery education with evolving healthcare priorities while ensuring adaptability across diverse surgical contexts.
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 | 0,205 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».