Physician recruitment and retention in rural and underserved areas
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this paper is to identify the challenges when recruiting and retaining rural physicians and to ascertain methods that make rural physician recruitment and retention successful. There are studies that suggest rural roots is an important factor in recruiting rural physicians, while others look at rural health exposure in medical school curricula, self-actualization, community sense and spousal perspectives in the decision to practice rural medicine. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: An extensive literature review was performed using Academic Search Complete, PubMed and The Cochrane Collaboration. Key words were rural, rural health, community hospital(s), healthcare, physicians, recruitment, recruiting, retention, retaining, physician(s) and primary care physician(s). Inclusion criteria were peer-reviewed full-text articles written in English, published from 1997 and those limited to USA and Canada. Articles from foreign countries were excluded owing to their unique healthcare systems. FINDINGS: While there are numerous articles that call for special measures to recruit and retain physicians in rural areas, there is an overall dearth. This review identifies several articles that suggest recruitment and retention techniques. There is a need for a research agenda that includes valid, reliable and rigorous analysis regarding formulating and implementing these strategies. ORIGINALITY/VALUE: Rural Americans are under-represented when it comes to healthcare and what research there is to assist recruitment and retention is difficult to find. This paper identify the relevant research and highlights key strategies.
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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 | 0,020 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».