Milestones on the social accountability journey
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the effect of different levels of exposure to the Northern Ontario School of Medicine’s (NOSM’s) distributed medical education programs in northern Ontario on FPs’ practice locations. Design Cross-sectional design using longitudinal survey and administrative data. Setting Canada. Participants All 131 Canadian medical graduates who completed FP training in 2011 to 2013 and who completed their undergraduate (UG) medical degree or postgraduate (PG) residency training or both at NOSM. Intervention Exposure to NOSM’s medical education program at the UG (n = 49) or PG (n = 31) level or both (n = 51). Main outcome measures Primary practice location in September of 2014. Results Approximately 16% (21 of 129) of FPs were practising in rural northern Ontario, 45% (58 of 129) in urban northern Ontario, and 5% (7 of 129) in rural southern Ontario. Logistic regression found that more rural Canadian background years predicted rural practice in northern Ontario or Ontario, with odds ratios of 1.16 and 1.12, respectively. Northern Canadian background, sex, marital status, and having children did not predict practice location. Completing both UG and PG training at NOSM predicted practising in rural and northern Ontario locations with odds ratios of 4.06 to 48.62. Conclusion Approximately 61% (79 of 129) of Canadian medical graduate FPs who complete at least some of their training at NOSM practise in northern Ontario. Slightly more than a quarter (21 of 79) of these FPs practise in rural northern Ontario. The FPs with more years of rural background or those with greater exposure to NOSM’s medical education programs had higher odds of practising in rural northern Ontario. This study shows that NOSM is on the road to reaching one of its social accountability milestones.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».