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Enregistrement W6976707008 · doi:10.60692/c14sg-atr40

Capacity-building and continuing professional development in healthcare and rehabilitation in low- and middle-income countries—a scoping review protocol

2023· article· en· W6976707008 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationProtocol (science)Psychological interventionHealth careMedical recordProcess (computing)Grey literatureResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent world health report suggests that there is a growing rehabilitation human resource crisis. This review focuses on the capacity-building needed to meet present and future rehabilitation challenges in low- and middle-income countries (LMICs). Capacity-building is the process by which individuals and organizations obtain, improve, and retain the skills, knowledge, tools, equipment, and other resources needed to do their jobs competently. The objectives of this review are (1) to determine how capacity-building has been defined, implemented, and evaluated in LMICs and (2) to provide an overview of the effectiveness of capacity-building initiatives.In the first of seven stages, we will refine and delimit the research. Then, we will identify relevant studies by searching five biomedical databases, two rehabilitation databases, three regional databases, and three databases of gray literature. Two independent reviewers will then select the studies using a priori selection criteria. We will exclude incomplete records, records published prior to 2000 for databases and 2010 for gray literature, and records written in languages other than English or Spanish. We will also exclude records focusing on entry-to-practice programs in academic settings. For Objective 1, using qualitative analysis software, we will extract and analyze text from included records that define or explains capacity building. For Objective 2, using an online file-sharing platform, one reviewer will extract data describing the effectiveness of capacity-building interventions and a second reviewer will verify the accuracy, with disagreements resolved by consensus. The results will be collated using tables and charts. After synthesizing the results, we will discuss the practicality and applicability of the findings with partners from Honduras and Colombia. We will use several formats and venues including presentations and publications in English and Spanish to present our results.To our knowledge, this will be the first attempt to systematically identify knowledge of capacity-building and rehabilitation in LMICs. This scoping review results will offer unique insights concerning the breadth and depth of literature in the area. It is anticipated that results from this scoping review will guide efforts in future capacity-building efforts in rehabilitation in LMICs.Busch AJ, Deprez D, Bidonde J, Ramírez PA, Araque EP. Capacity building and continuing professional development in healthcare and rehabilitation in low- and middle-income countries-a scoping review. 2021. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/7VGXU .INTRODUCCIóN: La literatura mundial sugiere que existe una creciente crisis de recursos humanos en el área de rehabilitación. Esta Revisión Sistemática Exploratoria se centra en el desarrollo de capacidades en el área de rehabilitación en países de ingresos bajos y medianos (PIBM). El desarrollo de capacidades es el proceso mediante el cual las personas y las organizaciones obtienen, mejoran y retienen las habilidades, el conocimiento, las herramientas, el equipo y otros recursos necesarios para realizar su trabajo de manera competente.Determinar cómo se ha definido, implementado y evaluado el desarrollo de capacidades en rehabilitación en los PIBM; y proporcionar una síntesis sobre la eficacia de las iniciativas de desarrollo de capacidades en rehabilitación en los PIBM. MéTODOS: En la primera de siete etapas, refinaremos las preguntas de la investigación. Luego, identificaremos estudios relevantes mediante la búsqueda de cinco bases de datos y tres bases de datos de literatura gris. Dos revisores en forma independiente seleccionarán los estudios utilizando criterios definidos a priori. Excluiremos registros (artículos y otra literatura) incompletos, publicados antes de 2000 para bases de datos y 2010 para literatura gris, y escritos en idiomas que no sean inglés o español. También excluiremos registros que sobre programas de ingreso a la práctica profesional (académicos). Para el Objetivo 1, extraeremos y analizaremos el texto que define las estrategias/iniciativas de desarrollo de capacidades en rehabilitación utilizando un software de análisis cualitativo. Para el Objetivo 2, un revisor extraerá datos que describen la efectividad de las intervenciones y un segundo revisor verificará la precisión de los datos utilizando una plataforma electrónica. Los desacuerdos entre revisores se resolverán por consenso. Los resultados se presentarán usando tablas y gráficos. Consultaremos con colegas de PIBM sobre la aplicabilidad de los hallazgos. Para la diseminación de resultados, usaremos presentaciones y publicaciones en inglés y español. DISCUSIóN: Hasta donde sabemos, esta será la primera revisión exploratoria para identificar el desarrollo de capacidades en rehabilitación en los PIBM. Se prevé que los resultados de esta revisión guiarán los esfuerzos futuros de desarrollo de capacidades en la rehabilitación de los PIBM.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,151
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1510,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,012
Bibliométrie0,0220,021
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0080,009
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,013

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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