General Pediatrics Resident Perspectives on Training Decisions and Career Choice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known regarding at what point during the training period residents in pediatrics make decisions on their future career choices. As part of a dedicated process of reexamining the structure of residency training in pediatrics, the American Board of Pediatrics sought information to better understand the influences, process, and sequencing of both residency program selection and career decision-making among residents. METHODS: All pediatrics resident physicians in all training programs in the United States and Canada (N = 8290) received the survey as part of the general pediatrics in-training examination. The survey focused on exploring how and when pediatrics residents make career choices and assessed perceived flexibility of their individual pediatrics residency program. RESULTS: The response rate was 95%. Location was the most important factor in selecting a residency program for 42% of all residents. Almost half of the pediatrics residents planned to pursue fellowship training after residency, a proportion that changed little across the 3 training years (level 1: 47%; level 2: 49%; level 3: 47%). Those who planned to pursue a general pediatrics career (either with or without inpatient care) were more likely than those who intended to pursue fellowship training to report that lifestyle was the most important factor in their career choice (63% vs 21%). CONCLUSIONS: Not surprisingly, different priorities motivate pediatricians to pursue specific programs for training and specific career options. The finding that those with the highest priority regarding lifestyle are more likely to pursue generalist training has implications for the generalist workforce, because those persons may also be more likely to seek part-time employment. Lifestyle concerns may need to be addressed in subspecialty training and subsequent subspecialty careers to ensure a continued flow of residents into fellowship training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».