Developing Global Gastrointestinal Care Capacity
Notice bibliographique
Résumé
GOALS: Describe the establishment and expansion of a global gastrointestinal (GI) partnership and its impact on the advancement of GI care in Rwanda. BACKGROUND: GI disease disproportionately affects low- and middle-income countries. In Rwanda, governmental and nonprofit efforts have made significant progress in expanding access to health care in the wake of the 1994 genocide; however, specialized care remains largely unrecognized or inaccessible. In response, the Rwanda Ministry of Health established a partnership with an international gastroenterology NGO to address this critical need. STUDY: We present summative data generated by this partnership. To inform future global GI programs, we provide lessons learned and details about Rwanda's successful establishment of an in-country, self-sustainable, and locally governed gastroenterology training program. RESULTS: From 2017 to 2023, the partnership expanded the number of clinical sites receiving care from 4 to 11. Total procedural volume increased from 244 to 1069. Most common presenting upper GI symptoms included dyspepsia, reflux, and emesis, while most common lower GI symptoms included hematochezia and constipation. Since 2017, this partnership has increased the number of faculty volunteering in Rwanda (and Rwandan clinicians studying in US academic medical centers), expanded its geographical reach, assisted in the creation of a GI fellowship, and enabled Rwanda to become an East African hub for medical education. CONCLUSIONS: Lessons learned across ethical, financial, leadership, cultural, and medical domains from the successful establishment and expansion of an international GI partnership in Rwanda provides invaluable insights to guide development of future models of health care in emerging economies.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,005 |
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 ».