Factors Involved in Selection of a Career in Surgery and Orthopedics for Medical Students in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: There is a critical shortage of Orthopedic Surgeons in Malawi as well as all countries in sub-Saharan Africa. To date, there is no published literature that has investigated surgical or Orthopedic career selection amongst African medical trainees. With the goal of facilitating recruitment into Surgery and Orthopedics in Malawi, we explored the key aspects of Malawian Medical Students' choice of careers in surgical disciplines. METHODS: An on-line survey of all students in clinical years at the College of Medicine in Blantyre, Malawi was performed. The survey was anonymous and constructed de novo by a stringent process including Item Generation, Item reduction, Survey composition, Pre-testing, Assessment of Validity by a recognized survey expert, Pilot testing in on-line format by several Malawian Medical Students, and then formal survey testing. RESULTS: Surgery was the most popular specialty choice among the medical trainees (46%). General Surgery was the popular surgical specialty (27%), followed by Neurosurgery (22%) and Orthopedics (19%). The majority of students (67%) feared occupational exposure to HIV but this did not appear to be a factor in specialty choice (p = 0.9). Students with Orthopedic mentors were significantly more likely to choose Orthopedics as their first choice surgical specialty (p = 0.01). Despite limited resources and surgeons in sub-Saharan Africa, surgical specialties are desirable career choices. CONCLUSIONS: This is the first evaluation of factors involved in surgical or Orthopedic career selection in any African context. Future initiatives to improve exposure and mentorship in Orthopedics are fundamental to recruitment into the specialty.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».