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Enregistrement W2128332134 · doi:10.1111/medu.12518

Impact of selection strategies on representation of underserved populations and intention to practise: international findings

2014· article· en· W2128332134 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensNOSM UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesAtlantic Philanthropies
Mots-clésRuralityGraduation (instrument)Medical educationAccountabilityPopulationMedicinePsychologyWorkforceRural areaPolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,462 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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