Impact of selection strategies on representation of underserved populations and intention to practise: international findings
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Socially accountable medical schools aim to reduce health inequalities by training workforces responsive to the priority health needs of underserved communities. One key strategy involves recruiting students from underserved and unequally represented communities on the basis that they may be more likely to return and address local health priorities. This study describes the impacts of different selection strategies of medical schools that aspire to social accountability on the presence of students from underserved communities in their medical education programmes and on student practice intentions. METHODS: A cross-sectional questionnaire was administered to students starting medical education in five institutions with a social accountability mandate in five different countries. The questionnaire assessed students' background characteristics, rurality of background, and practice intentions (location, discipline of practice and population to be served). The results were compared with the characteristics of students entering medical education in schools with standard selection procedures, and with publicly available socio-economic data. RESULTS: The selection processes of all five schools included strategies that extended beyond the assessment of academic achievement. Four distinct strategies were identified: the quota system; selection based on personal attributes; community involvement, and school marketing strategies. Questionnaire data from 944 students showed that students at the five schools were more likely to be of non-urban origin, of lower socio-economic status and to come from underserved groups. A total of 407 of 810 (50.2%) students indicated an intention to practise in a non-urban area after graduation and the likelihood of this increased with increasing rurality of primary schooling (p = 0.000). Those of rural origin were statistically less likely to express an intention to work abroad (p = 0.003). CONCLUSIONS: Selection strategies to ensure that members of underserved communities can pursue medical careers can be effective in achieving a fair and equitable representation of underserved communities within the student body. Such strategies may contribute to a diverse medical student body with strong intentions to work with underserved populations.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».