GP Surgeons’ Experiences of Training in British Columbia and Alberta: A Case Study of Enhanced Skills for Rural Primary Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There has been a steady erosion of family physicians with enhanced surgical skills providing care for rural residents. This has been largely due to the lack of formal training avenues and continuing medical education (CME) opportunities afforded to those interested, and attrition of those currently practicing. METHODS: A qualitative study was undertaken using an exploratory policy framework to guide the collection of in-depth interview data on GP surgeons' training experiences. A purposive sample of GP surgeons currently practicing in rural BC and Alberta communities yielded interviews with 62 participants in person and an additional 8 by telephone. Interviews were audio recorded and transcribed then subjected to a process analysis. RESULTS: Participants thematically identified motivations for acquiring advanced skills training, resources required (primarily in the area of solid mentorship), the most efficacious context for a training program (structured), and differences in mentorship between obstetricians and general surgeons. CONCLUSION: Mentors and role models were the most salient influencing factor in the trajectory of training for the participants in this study. Mentorship between specialists and generalists was constrained at times by inter-professional tensions and was accomplished more successfully within a curriculum-based, structured environment as opposed to a learner-responsive training environment.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».