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Enregistrement W2795233863 · doi:10.36834/cmej.42937

Physician perceptions of recruitment and retention factors in an area with a regional medical campus

2018· article· en· W2795233863 sur OpenAlexaffvenueabout
Mylène Lévesque, Sharon Hatcher, Denis Savard, Reine Victoire Kamyap, P Jean, Catherine Larouche

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité LavalRéseau Technoscience Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceFamily medicineMedical educationQuality (philosophy)PerceptionWork (physics)PsychologyNursingMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The factors that influence physicians to establish and maintain their practice in a region are variable. The presence of a regional medical campus (RMC) could influence physicians’ choice. The objective of this study was to explore the factors influencing physician recruitment and retention, and in particular the role of a RMC, in a region of Quebec.Methods: A literature review of factors influencing physicians to stay in a rural area was conducted in order to create an interview guide. Questions were divided into sections: general information, family situation, medical training, career choice, current practice, intent to stay in the region, and impact of the RMC. Thirteen semi-structured individual interviews were conducted with practicing physicians. Data were analyzed using QDAMiner. Results: Recruitment factors were divided into six major themes: type of practice, spousal interest, opportunity for teaching, training in a region, workforce planning, and quality of life. Participants identified positive and negative factors associated with retention. In both cases, family and quality of work environment were mentioned. The RMC was perceived as having important impacts on the quality of professional life, research, medical practice, and regional development.Conclusion: This study highlights the role of RMCs in physician recruitment and retention via multiple impacts on the quality of practice of physicians working in the same area._______Contexte: Les facteurs influençant les médecins à s’établir et à rester dans une région sont variables. La présence d’un campus médical régional (CMR) pourrait influencer ce choix. L’objectif de cette étude était d’explorer les facteurs de recrutement et de rétention influençant les médecins ayant choisi de pratiquer dans la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean au Québec, en particulier le rôle du CMR.Méthodes: Une synthèse de la littérature a permis d’identifier différents facteurs influençant les médecins dans leur choix de lieu de pratique. Un guide d’entrevue a été élaboré à partir de ces facteurs. Les questions étaient séparées selon les sections suivantes: informations générales, situation familiale, études médicales, choix de carrière, pratique actuelle, intention de rester dans la région, impact du CMR. Treize entrevues semi-dirigées individuelles ont été réalisées avec des médecins en pratique. Les données ont été analysées avec QDA Miner.Résultats: Les facteurs influençant le recrutement étaient séparés en six thèmes majeurs : type de pratique, intérêt du conjoint, opportunité d’enseigner, formation en région, planification gouvernementale des effectifs médicaux et qualité de vie. Les participants ont identifié des facteurs de rétention négatifs et positifs. Ceux-ci concernaient la famille et la qualité de l’environnement de travail. D’après les participants, le CMR avait un impact direct sur la qualité de la vie professionnelle, la recherche, la pratique médicale et le développement régional.Conclusion: Cette étude a permis de mettre en évidence le rôle des CMRs dans le recrutement et la rétention via de multiples impacts sur la qualité de pratique des médecins exerçant dans la même région.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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