A framework for enhancing continuing medical education for rural physicians: A summary of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recruitment and retention of rural physicians is vital for rural health care. A key deterrent to rural practice has been identified as professional isolation and access to continuing medical education/continuing professional development (CME/CPD). AIMS: The purpose of this article is to review and synthesize key themes from the literature related to CME/CPD and rural physicians to facilitate CME/CPD planning. METHODS: A search of the peer-reviewed English language literature and a review of relevant grey literature (e.g., reports, conference proceedings) was conducted. RESULTS: There is robust evidence demonstrating that the CME/CPD needs of rural physicians are unique. Promising practices in regional CME/CPD outreach and advanced procedural skills training and other up-skilling areas have been reported. Distance learning initiatives have been particularly helpful in increasing access to CME/CPD. The quality of evidence supporting the overall effect of these different strategies on recruitment and retention is variable. CONCLUSION: Supporting the professional careers of rural physicians requires the provision of integrated educational programs that focus on specific information and skills. Future research should examine the linkage between enhanced CME/CPD access and its effect on factors related to retention of physicians in rural communities. A proposed framework is described to aid in developing CME/CPD for rural practitioners.
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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 | 0,028 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».