Factors Affecting Recruitment into Psychiatry: a Canadian Experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a projected shortage of psychiatrists in Canada in forthcoming years. This study assessed factors in medical school education that are associated with students selecting psychiatry first and matching as a discipline. METHOD: The Canadian Organization of Undergraduate Psychiatry Educators (COUPE) conducted telephone interviews and sent e-mail questionnaires to the 17 medical schools across Canada; all schools provided data for 2012. Relevant data were obtained from the Canadian Resident Matching Service. Statistics were performed using v12 STATA program, and significance was set at a p value of <0.05. RESULTS: Medical student enrollment ranged from 54 to 266 students (mean = 158 ± 16). Of these students, 4.9 ± 0.6 % ranked psychiatry as their first choice for residency. Final match results yielded similar numbers at 5.0 ± 0.6 %. Ten out of 17 programs filled all psychiatry residency positions, whereas the remaining 7 programs had vacancy rates from 5 to 100 % (mean = 43.4 ± 15.1 %). Medical students were exposed to an average of 2.8 ± 0.5 pre-clerkship psychiatry weeks and 6.2 ± 0.3 clerkship weeks. Linear regression analysis demonstrated that the percentage of graduating medical students entering a psychiatry residency program could be predicted from the number of weeks of pre-clerkship exposure (p = 0.01; R(2) = 0.36) but not from the number of clerkship weeks (p = 0.74). CONCLUSIONS: This study indicates that the duration of pre-clerkship exposure to psychiatry predicts the number of students selecting psychiatry as their first choice as a discipline. Thus, increasing the duration of pre-clerkship exposure may increase the enrollment of medical students into psychiatry.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».