Undergraduate teaching in UK general practice: a geographical snapshot
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Learning in general practice is an essential component of undergraduate medical education; currently, on average, 13% of clinical placements in the UK are in general practice. However, whether general practice can sustainably deliver more undergraduate placements is uncertain. AIM: To identify the geographical distribution of undergraduate teaching practices and their distance from the host medical school. DESIGN AND SETTING: National survey of all medical schools in the UK. METHOD: All 33 UK medical schools were invited to provide the postcodes of their undergraduate teaching practices. These were collated, de-duplicated, and mapped. The distance in kilometres and journey times by car and public transport between each medical school and its teaching practices was estimated using Transport Direct (www.transportdirect.info). The postcodes of every practice in the UK were obtained from the UK's health departments. RESULTS: All 33 UK medical schools responded; 4392 practices contributed to teaching, with a median (minimum-maximum) of 142 (17-385) practices per school. The median (minimum-maximum) distance between a school and a teaching practice was 28 km (0-1421 km), 41 (0:00-23:26) minutes' travel by car and 1 hour 12 (0:00-17:29) minutes' travel by public transport. All teaching practices were accessible by public transport in one school and 90-99% were in a further four schools; 24 schools had >20% of practices that were inaccessible by public transport. CONCLUSION: The 4392 undergraduate teaching general practices are widely distributed and potentially any practice, no matter how isolated, could contribute to undergraduate education. However, this is, at the price of a considerable travel burden.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».