Perceived preparedness for family practice: does rural background matter?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rural background and the ability to adjust to rural practice are strong predictors of recruitment and retention of rural physicians. The degree to which rural background and being prepared for practice interrelate may provide insight into efforts aimed at increasing the supply of rural physicians. The purpose of this study was to examine the association between family medicine graduates' rural or urban background and their self-reported preparedness for practice. METHODS: This was a retrospective, cross-sectional survey of family medicine graduates who completed the 2-year family medicine residency program at the University of Alberta or University of Calgary from 2001 to 2005. Self-rated preparedness was examined on a 4-point Likert scale for 18 elements of clinical family practice, 8 interdisciplinary issues, 10 practice management issues and 8 nonclinical aspects of family practice. Rural background was defined as having been brought up mainly in a rural community (population < 25 000), and urban background was defined as having been brought up mainly in an urban community (population ≥ 25 000). RESULTS: A significantly greater proportion of rural-than urban-background graduates felt prepared for 3 nonclinical aspects of rural practice: time demands of rural practice (95.0% v. 79.3%, p = 0.03), understanding rural culture (92.5% v. 70.2%, p = 0.005) and small-community living (92.5% v. 70.2%, p = 0.003). CONCLUSION: Rural background was associated with physicians feeling prepared for the nonclinical and cultural aspects of rural family practice, which suggests that focused rural exposure facilitates an understanding of rural culture. Urban-background physicians were reportedly less prepared for the nonclinical aspects of rural practice. Increased exposure of urban-background residents to the cultural aspects of rural practice may improve recruitment and retention of rural family physicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».