The Road to Rural Primary Care: A Narrative Review of Factors That Help Develop, Recruit, and Retain Rural Primary Care Physicians
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the literature documenting successes in recruiting and retaining rural primary care physicians. METHOD: The authors conducted a narrative review of literature on individual, educational, and professional characteristics and experiences that lead to recruitment and retention of rural primary care physicians. In May 2016, they searched MEDLINE, PubMed, CINAHL, ERIC, Web of Science, Google Scholar, the Grey Literature Report, and reference lists of included studies for literature published in or after 1990 in the United States, Canada, or Australia. The authors identified 83 articles meeting inclusion criteria. They synthesized results and developed a theoretical model that proposes how the findings interact and influence rural recruitment and retention. RESULTS: The authors' proposed theoretical model suggests factors interact across multiple dimensions to facilitate the development of a rural physician identity. Rural upbringing, personal attributes, positive rural exposure, preparation for rural life and medicine, partner receptivity to rural living, financial incentives, integration into rural communities, and good work-life balance influence recruitment and retention. However, attending medical schools and/or residencies with a rural emphasis and participating in rural training may reflect, rather than produce, intention for rural practice. CONCLUSIONS: Many factors enhance rural physician identity development and influence whether physicians enter, remain in, and thrive in rural practice. To help trainees and young physicians develop the professional identity of a rural physician, multifactorial medical training approaches aimed at encouraging long-term rural practice should focus on rural-specific clinical and nonclinical competencies while providing trainees with positive rural experiences.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 découle