What factors do critical access hospital trustee/board members believe are important to recruitment of physicians and do they differ from hospital administrators and physicians
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rural hospitals continue to struggle to recruit physicians. Examining trustee/board member perceptions of their community’s strengths and challenges related to physician recruitment may provide insight on how to sustain an effective workforce in these facilities.Objective: The purpose of this study is to identify similarities and differences between critical access hospital (CAH) trustee/board members’ perspectives on factors important to physician recruitment compared to their hospital administrators and physicians practicing in their facilities.Methods: The CAH Community Apgar Questionnaire (CAH CAQ) was expanded to include trustee/board member participation in Iowa. Online survey methods were used to compile information from trustees/board members, hospital administrators and physician from participating CAHs recruited by the Iowa Hospital Association.Results: A total of 16 Iowa CAH communities participated in the project in 2015. There were 17 administrators, 39 physicians and 23 board members respondents for a total of 79 respondents. Significant differences were found between trustee/board members and hospital administrators ratings on CAH CAQ factors loan repayment and transfer arrangements. Trustee/board members and physicians showed significant differences on scores for the CAH CAQ class factor hospital/community support and on factor ratings for teaching, administration, hospital sponsored continuing medical education and welcome and recruitment programs.Discussion: This study has identified commonalities and differences in how rural hospital trustee/board members and the administrators and physicians who work at their facilities view community strengths related to physician recruitment. Analyzing and discussing the areas of consensus and differences of opinion could help develop more effective physician recruitment strategies for these communities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».