Residency applicants' perspectives on family medicine residency training length.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The Future of Family Medicine report advocated experimentation with 4-year residency training models. This study examines residency applicants' opinions about extending the length of residency training and seeks to determine which features of an extended program would be most desirable to applicants. METHODS: We conducted a cross-sectional, descriptive, self-administered survey of residency applicant interviewees at Oregon's three family medicine residency training programs in 2004-2005. The survey included questions about demographics, factors influencing specialty choice, desirability of longer training programs, and desirability of certain types of additional training. RESULTS: A total of 155 surveys were returned, for an 89.1% response rate. Only 6% of respondents indicated that length of training was "very important" to their specialty choice; 85.0% indicated a preference for a 4-year program with or without specific experiences; 77.2% indicated that extended training would either increase their likelihood of choosing family medicine or would not affect their decision; and 79.3% indicated that a 4-year residency would not make them less likely to choose family medicine over other primary care specialties. Pregnancy care, trauma care, adolescent/child health, and procedural skills were the most commonly desired areas for additional training. CONCLUSIONS: Lengthening training to 4 years would have a neutral or positive effect on applicants' interest in family medicine training in Oregon.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».