Determinants of an urban origin student choosing rural practice: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The shortage of physicians in rural and remote communities is an ongoing problem. Many studies have shown that the rural background of a student (ie rural origin) is a primary factor in recruiting physicians for practice in rural communities. Scoping reviews are primarily done to gauge the extent of literature on the research question at hand, typically with an intent that future research in that area is a constructive addition to pre-existing knowledge. This scoping review focuses on factors that predispose urban-origin students to choose a carrier in rural medicine. METHODS: The study used Arksey and O'Malley's guidelines for a scoping review of the literature, which, in contrast to a traditional systematic review, is brief yet comprehensive. Medline (Ovid) and PubMed databases were used to review literature published between 1 January 1970 and 30 November 2014. After removing duplicates, articles were screened based on inclusion and exclusion criteria set up by the research team. The literature search resulted in 435 articles, 418 of which were excluded, leaving 17 articles for comprehensive review. RESULTS: Out of these 17 studies, the following four factors that suggest why urban-origin medical students may choose rural practice were generated: geographic diffusion of physicians in response to economic forces such as debt repayment and financial incentives (five studies), scope of practice and personal satisfaction (five studies), undergraduate and postgraduate rural training (nine studies) and premedical school mindset to practice rurally (five studies). CONCLUSIONS: Urban-origin students may choose rural practice because of market forces as well as financial incentives. The participation in undergraduate and postgraduate rural training is reported to positively alter the attitude of urban-origin students. A small subset of these students has a predetermined mindset to practice rurally at the time of matriculation. Obstacles for choosing a rural carrier include, but are not limited to lack of job and education opportunities for spouses/partners, lack of recreational and educational opportunities for children, and obscure opportunities for continuing medical education.
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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 | 0,018 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».