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Enregistrement W2134677227 · doi:10.1097/acm.0b013e3182582b18

Why Are a Quarter of Faculty Considering Leaving Academic Medicine? A Study of Their Perceptions of Institutional Culture and Intentions to Leave at 26 Representative U.S. Medical Schools

2012· article· en· W2134677227 sur OpenAlexaboutno aff
Linda H. Pololi, Edward Krupat, Janet T. Civian, Arlene S. Ash, Robert T. Brennan

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFeelingQuarter (Canadian coin)Social psychologyMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Vital, productive faculty are critical to academic medicine, yet studies indicate high dissatisfaction and attrition. The authors sought to identify key personal and cultural factors associated with intentions to leave one's institution and/or academic medicine. METHOD: From 2007 through early 2009, the authors surveyed a stratified random sample of 4,578 full-time faculty from 26 representative U.S. medical schools. The survey asked about advancement, engagement, relationships, diversity and equity, leadership, institutional values and practices, and work-life integration. A two-level, multinomial logit model was used to predict leaving intentions. RESULTS: A total of 2,381 faculty responded (52%); 1,994 provided complete data for analysis. Of these, 1,062 (53%) were female and 475 (24%) were underrepresented minorities in medicine. Faculty valued their work, but 273 (14%) had seriously considered leaving their own institution during the prior year and 421 (21%) had considered leaving academic medicine altogether because of dissatisfaction; an additional 109 (5%) cited personal/family issues and 49 (2%) retirement as reasons to leave. Negative perceptions of the culture-unrelatedness, feeling moral distress at work, and lack of engagement-were associated with leaving for dissatisfaction. Other significant predictors were perceptions of values incongruence, low institutional support, and low self-efficacy. Institutional characteristics and personal variables (e.g., gender) were not predictive. CONCLUSIONS: Findings suggest that academic medicine does not support relatedness and a moral culture for many faculty. If these issues are not addressed, academic health centers may find themselves with dissatisfied faculty looking to go elsewhere.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,298 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations262
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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