The geographic pipeline to Rural Family Medicine at Memorial University
Notice bibliographique
Résumé
Introducao: The Canadian province of Newfoundland and Labrador has a significant rural population, with 52% of the population living in communities of under 10,000 people and an additional 10% in communities of between 10,000 and 25,000 people. Producing family doctors to work in these communities is an important task of the medical school at Memorial University of Newfoundland. Objetivos: Memorial University’s “pipeline” approach to producing rural family doctors involves recruiting rural students and providing rural placements. This study measures and reports on Memorial’s success in both areas. Metodologia ou Descricao da Experiencia: This study uses administrative data for MUNMED graduating classes 2011 and 2012 to describe backgrounds and educational placements of these students. This study also reports on practice locations of all MUNMED graduates practicing family medicine in Newfoundland and Labrador. StatsCan population data was used to classify locations as follows: small rural community (<10,000 population); small rural city (10,000-24,999 population); medium city (24,999-99,999 population), large city (100,00-499,999 population), very large city (500,000-999,999 population) and metropolis (over 1,000,000 population). SPSS was used to calculate frequencies and ArcGIS was used to map results. Resultados: Of 120 students who graduated in 2011 and 2012, 32% had rural backgrounds. For graduating classes 2011-2012, 65% of Year 1 Community Health placement weeks took place in small rural communities and 19% took place in small rural cities; 41% of Year 2 FM Community placement weeks took place in small rural communities and 14% took place in small rural cities; 88% of Year 3 FM placement weeks took place in small rural communities and 6% took place in small rural cities. Of 297 MUNMED graduates currently practicing family medicine in Newfoundland and Labrador, 64 (22%) are practicing in small rural cities and 44 (15%) are practicing in small rural communities of under 10,000. Conclusao ou Hipoteses: External data confirms our conclusion that Memorial’s pipeline to rural family practice is successful: In 2010, Memorial received the Keith award for having the highest percentage of FM graduates (52%) working in rural practice 10 years after graduation. In 2013, Memorial received the Keith award again, having 44% of FM graduates in rural practice 10 years after graduation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».