Going the distance: early results of a distributed medical education initiative for Royal College residencies in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a shortage of specialty physicians practising in rural Canada: only 2.4% of Canadian specialist physicians practise rurally. Numerous strategies have been proposed and attempted that aim to increase the number of rural physicians. These include undergraduate and postgraduate distributed medical education opportunities. The Distributed Royal College Initiative at the University of Calgary is increasing the exposure of specialty residents to rural medicine through regional rotations and electives. An assessment of the initial impacts of this programme was made. METHODS: Specialty residents were sent a voluntary survey following their regional rotation in academic year 2010-2011. The survey measured each resident's satisfaction with the experience, interest in undertaking another rotation and the impact of the rotation on potential rural practice location. The survey asked for written comments on the rotation. Data were analysed using descriptive statistics. RESULTS: A total of 73% (29) of the 40 eligible residents completed the survey that was distributed upon completion of the rotation. In the survey, 45% of respondents indicated they would have been likely to practise in a regional community prior to the experience. This changed to 76% following the rotation. Analysis of the comments revealed strong positive characteristics of the experience across all disciplines. CONCLUSIONS: Specialty-based, rural distributed programmes were perceived by the residents as educationally valuable and may be crucial in helping shift attitudes towards rural practice. Specific successful characteristics of the rotations provide direction to increase their quality further. These findings need to be verified in a larger sample.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».