Attractiveness of family medicine for medical students
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the association between students’ personal characteristics, backgrounds, and medical schools and their intention to enter a family medicine (FM) specialty. Design Descriptive study using data from the 2007 National Physician Survey. Setting Canada. Participants Clinical (n = 1109) and preclinical (n = 829) medical student respondents to the 2007 National Physician Survey. Main outcome measures The main variable was hoping to enter an FM specialty, and 40 independent variables were included in regression and classification-tree models. Results Fewer than 1 medical student in 3 (30.2% at the preclinical level and 31.4% at the clinical level) hoped to enter into an FM career. Those who did were more likely to be female, were slightly older, were more frequently married or living with partners, were typically born in Canada, and were more likely to have previous exposure to non-urban environments. The most important predictor for both populations was the debt related to medical studies, which acted in the opposite direction of whether or not students were interested in research. Students interested in research were attracted by specialties with high earning potential, while those not interested in research looked for short residency programs, such as FM, so they could begin to pay off debt sooner. Therefore, the interest in research appears to be inversely related to the choice of FM. Conclusion Less than one-third of medical students were looking for residencies in FM in Canada. This is far below the goals of 45% set at the national level and 50% set by some provinces like Quebec. Debt and interest in research have strong influences on the choice of residency by medical students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».