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Enregistrement W2182362527 · doi:10.22605/rrh2496

One program, multiple training sites: does site of family medicine training influence professional practice location?

2013· article· en· W2182362527 sur OpenAlexaffabout
Jean L. Jamieson, Jill Kernahan, Bette Calam, Kristin S. Sivertz

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaFamily medicineTraining (meteorology)Rural areaMedicineMedical educationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Numerous strategies have been suggested to increase recruitment of family physicians to rural communities and smaller regional centers. One approach has been to implement distributed postgraduate education programs where trainees spend substantial time in such communities. The purpose of the current study was to compare the eventual practice location of family physicians who undertook their postgraduate training through a single university but who were based in either metropolitan or distributed, non-metropolitan communities. METHODS: Since 1998, the Department of Family Practice at the University of British Columbia in Canada has conducted an annual survey of its residents at 2, 5, and 10 years after completion of training. The authors received Ethics Board approval to use this anonymized data to identify personal and educational factors that predict future practice location. RESULTS: The overall response rate was 45%. At 2 years (N=222), residents trained in distributed sites were 15 times more likely to enter practice in rural communities, small towns and regional centers than those who trained in metropolitan teaching centers. This was even more predictive for retention in non-urban practice sites. Among the subgroup of physicians who remained in a single practice location for more than a year preceding the survey, those who trained in smaller sites were 36 times more likely to choose a rural or regional practice setting. While the vast majority of those trained in metropolitan sites chose an urban practice location, a subgroup of those with some rural upbringing were more likely to practice in rural or regional settings. Trainees from distributed sites considered themselves more prepared for practice regardless of ultimate practice location. CONCLUSIONS: Participation in a distributed postgraduate family medicine training site is an important predictor of a non-urban practice location. This effect persists for 10 years after completion of training and is independent of other predictors of non-urban practice including gender, rural upbringing, and rural undergraduate training. It is hypothesized that this is due not only to a curriculum that supports preparedness for this type of practice but also to opportunities to develop personal and professional roots in these communities.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,365 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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