Rural family medicine training site: Proposed framework.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a framework for a successful rural family medicine training program and to assess the potential for a rural family medicine residency training program using the Weyburn and Estevan areas of Saskatchewan as test sites. DESIGN: A mixed-method design was used; however, the focus of this article was on the qualitative data collected. Questions formulated for the semistructured interviews evolved from the literature. SETTING: Rural Saskatchewan. PARTICIPANTS: Community physicians and representatives from the Sun Country Regional Health Authority, the Saskatchewan Ministry of Health, and the University of Saskatchewan. METHODS: The data were documented during the interviews using a laptop computer, and the responses were reviewed with participants at the end of their interviews to ensure accuracy. The qualitative data collected were analyzed using inductive thematic analysis. MAIN FINDINGS: Through the analysis of the data several themes emerged related to implementing a rural family medicine residency training program. Key predictors of success were physical resources, physician champions, physician teachers, educational support, administrative support, and other specialist support. Barriers to the development of a rural family medicine training site were differing priorities, lack of human resources, and lack of physical resources. CONCLUSION: A project of this magnitude requires many people at different levels collaborating to be successful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».