Increasing tuition fees in a country with two different models of medical education
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT Since the early 1990s, medical school tuition fees have increased substantially in all regions of Canada except Quebec. This provides a natural opportunity to examine the effect of tuition fee increases on medical student demographics, indebtedness and financial stress. METHODS We conducted a national survey of medical students in 2007. We compared results for Quebec students with results for students studying in other parts of the country. We also compared results for 2007 medical students with results for medical students who had completed a similar survey in 2001 and with data for the general population. For the 2007 cohort, we also identified predictors of anticipated debt at the time of medical school graduation. RESULTS A total of 7795 students responded to either the 2001 (n = 3871) or 2007 (n = 3924) survey. Median anticipated debt increased from $40 000 in 2001 to $71 000 in 2007 (Canadian dollars). Medical students in Quebec were more likely to have grown up in a lower-income neighbourhood (odds ratio [OR] = 1.22, 95% confidence interval [CI] 1.03-1.44), were less likely to report significant financial stress (OR = 0.43, 95% CI 0.37-0.50) and reported a lower median anticipated debt than medical students in the rest of Canada ($30 000 versus $90 000; p < 0.001). Across Canada, factors associated with increased debt at the time of graduation were higher tuition fees, lower parental income, non-Chinese ethnicity, higher debt at entry to medical school, smaller non-repayable financial grants, longer pre-medical education and higher non-tuition expenses. CONCLUSIONS Quebec medical students differ from their counterparts in the rest of Canada in several notable ways. In particular, medical student debt has increased more and is greater in the rest of Canada than in Quebec. Our findings have implications for doctor human resources planning in Canada.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».