Determinants of internal medicine residents' choice in the canadian R4 Fellowship Match: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is currently a discrepancy between Internal Medicine residents' decisions in the Canadian subspecialty fellowship match (known as the R4 match) and societal need. Some studies have been published examining factors that influence career choices. However, these were either demographic factors or factors pre-determined by the authors' opinion as possibly being important to incorporate into a survey. METHODS: A qualitative study was undertaken to identify factors that determine the residents choice in the subspecialty (R4) fellowship match using focus group discussions involving third and fourth year internal medicine residents RESULTS: Based on content analysis of the discussion data, we identified five themes:1) Practice environment including acuity of practice, ability to do procedures, lifestyle, job prospects and income 2) Exposure in rotations and to role models 3) Interest in subspecialty's patient population and common diseases 4) Prestige and respect of subspecialty 5) Fellowship training environment including fellowship program resources and length of training CONCLUSIONS: There are a variety of factors that contribute to Internal Medicine residents' fellowship choice in Canada, many of which have been identified in previous survey studies. However, we found additional factors such as the resources available in a fellowship program, the prestige and respect of a subspecialty/career, and the recent trend towards a two-year General Internal Medicine fellowship in our country.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».