Primary health care models: medical students’ knowledge and perceptions.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the knowledge and perceptions of fourth-year medical students regarding the new models of primary health care (PHC) and to ascertain whether that knowledge influenced their decisions to pursue careers in family medicine. DESIGN: Qualitative study using semistructured interviews. SETTING: The Schulich School of Medicine and Dentistry at The University of Western Ontario in London. Participants Fourth-year medical students graduating in 2009 who indicated family medicine as a possible career choice on their Canadian Residency Matching Service applications. METHODS: Eleven semistructured interviews were conducted between January and April of 2009. Data were analyzed using an iterative and interpretive approach. The analysis strategy of immersion and crystallization assisted in synthesizing the data to provide a comprehensive view of key themes and overarching concepts. MAIN FINDINGS: Four key themes were identified: the level of students’ knowledge regarding PHC models varied; the knowledge was generally obtained from practical experiences rather than classroom learning; students could identify both advantages and disadvantages of working within the new PHC models; and although students regarded the new PHC models positively, these models did not influence their decisions to pursue careers in family medicine. CONCLUSION: Knowledge of the new PHC models varies among fourth-year students, indicating a need for improved education strategies in the years before clinical training. Being able to identify advantages and disadvantages of the PHC models was not enough to influence participants’ choice of specialty. Educators and health care policy makers need to determine the best methods to promote and facilitate knowledge transfer about these PHC models.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».