Rural intentions: factors affecting the career choices of family medicine graduates.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the reasons for family medicine graduates' career choices. DESIGN: Qualitative study using focus groups and one-on-one interviews. SETTING: University of Calgary in Alberta. PARTICIPANTS: Seventeen male and female second-year family medicine residents, representing a range of ages and areas of origin, enrolled in the 2004 urban and rural south streams of the family medicine residency program at the University of Calgary. METHOD: During the final month of training, 2 focus groups were conducted to determine graduating students' career choices and the reasons for them. After focus-group data were analyzed, a questionnaire was constructed and subsequently administered to participants during face-to-face or telephone interviews. MAIN FINDINGS: Most residents initially planned to do urban locums in order to gain experience. In the long term, they planned to open practices in urban areas for lifestyle and family reasons. Many residents from the rural stream had no long-term plans to establish rural practices. Most residents said they felt prepared for practice, but many indicated that an optional third year of paid training, with an emphasis on emergency medicine, obstetrics, and pediatrics, would be desirable. Reasons cited for not practising in rural areas were related to workload, lifestyle issues, family obligations, and perceived lack of medical support in the community. Only 4 female graduates and 1 male graduate intended to practise obstetrics. The main reason residents gave for this was inadequate training in obstetrics during residency. Finances were cited as a secondary reason for many choices, and might in fact be more important than at first apparent. CONCLUSION: Despite its intention to recruit family medicine graduates to rural areas and to obstetrics, the University of Calgary residency training program was not successful in recruiting physicians to these areas. The program likely needs to re-examine the effectiveness of current approaches. If other programs are having similar difficulties recruiting graduates to obstetrics and rural practice, perhaps changes in policies should be considered.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».