Factors Involved in Selection of a Career in Surgery and Orthopedics for Medical Students in Malawi
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,012 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle