Impact of a Regional Distributed Medical Education Program on an Underserved Community
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe community leaders' perceptions regarding the impact of a fully distributed undergraduate medical education program on a small, medically underserved host community. METHOD: The authors conducted semistructured interviews in 2007 with 23 community leaders representing, collectively, the education, health, economic, media, and political sectors. They reinterviewed six participants from a pilot study (2005) and recruited new participants using purposeful and snowball sampling. The authors employed analytic induction to organize content thematically, using the sectors as a framework, and they used open coding to identify new themes. The authors reanalyzed transcripts to identify program outcomes (e.g., increased research capacity) and construct a list of quantifiable indicators (e.g., number of grants and publications). RESULTS: Participants reported their perspectives on the current and anticipated impact of the program on education, health services, the economy, media, and politics. Perceptions of impact were overwhelmingly positive (e.g., increased physician recruitment), though some were negative (e.g., strains on health resources). The authors identified new outcomes and confirmed outcomes described in 2005. They identified 16 quantifiable indicators of impact, which they judged to be plausible and measureable. CONCLUSIONS: Participants perceive that the regional undergraduate medical education program in their community has broad, local impacts. Findings suggest that early observed outcomes have been maintained and may be expanding. Results may be applicable to medical education programs with distributed or regional sites in similar rural, remote, and/or underserved regions. The areas of impact, outcomes, and quantifiable indicators identified will be of interest to future researchers and evaluators.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle