A Pilot Comparison of Standardized Online Surgical Curricula for Use in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Importance Surgical conditions are an important component of global disease burden, due in part to critical shortages of adequately trained surgical providers in low- and middle-income countries. Objectives To assess the use of Internet-based educational platforms as a feasible approach to augmenting the education and training of surgical providers in these settings. Design, Setting, and Participants Access to two online curricula was offered to 75 surgical faculty and trainees from 12 low- and middle-income countries for 60 days. The Surgical Council on Resident Education web portal was designed for general surgery trainees in the United States, and the School for Surgeons website was built by the Royal College of Surgeons in Ireland specifically for the College of Surgeons of East, Central and Southern Africa. Participants completed an anonymous online survey detailing their experiences with both platforms. Voluntary respondents were daily Internet users and endorsed frequent use of both print and online textbooks as references. Main Outcomes and Measures Likert scale survey questionnaire responses indicating overall and content-specific experiences with the Surgical Council on Resident Education and School for Surgeons curricula. Results Survey responses were received from 27 participants. Both online curricula were rated favorably, with no statistically significant differences in stated willingness to use and recommend either platform to colleagues. Despite regional variations in practice context, there were few perceived hurdles to future curriculum adoption. Conclusions and Relevance Both the Surgical Council on Resident Education and School for Surgeons educational curricula were well received by respondents in low- and middle-income countries. Although one was designed for US surgical postgraduates and the other for sub-Saharan African surgical providers, there were no significant differences detected in participant responses between the two platforms. Online educational resources have promise as an effective means to enhance the education of surgical providers in low- and middle-income countries.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».