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Enregistrement W2795876084 · doi:10.1186/s12909-018-1155-9

Personality traits and career choices among physicians in Finland: employment sector, clinical patient contact, specialty and change of specialty

2018· article· en· W2795876084 sur OpenAlexaff
Sari Mullola, Christian Hakulinen, Justin Presseau, Markus Jokela, Taina Hintsa, Marko Elovainio

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthKoneen SäätiöAcademy of Finland
Mots-clésSpecialtyPersonalityBig Five personality traitsPsychologyMedical educationMedicineNursingFamily medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Personality influences an individual's adaptation to a specific job or organization. Little is known about personality trait differences between medical career and specialty choices after graduating from medical school when actually practicing different medical specialties. Moreover, whether personality traits contribute to important career choices such as choosing to work in the private or public sector or with clinical patient contact, as well as change of specialty, have remained largely unexplored. In a nationally representative sample of Finnish physicians (N = 2837) we examined how personality traits are associated with medical career choices after graduating from medical school, in terms of employment sector, patient contact, medical specialty and change of specialty. METHODS: Personality was assessed using the shortened version of the Big Five Inventory (S-BFI). An analysis of covariance with posthoc tests for pairwise comparisons was conducted, adjusted for gender and age with confounders (employment sector, clinical patient contact and medical specialty). RESULTS: Higher openness was associated with working in the private sector, specializing in psychiatry, changing specialty and not practicing with patients. Lower openness was associated with a high amount of patient contact and specializing in general practice as well as ophthalmology and otorhinolaryngology. Higher conscientiousness was associated with a high amount of patient contact and specializing in surgery and other internal medicine specialties. Lower conscientiousness was associated with specializing in psychiatry and hospital service specialties. Higher agreeableness was associated with working in the private sector and specializing in general practice and occupational health. Lower agreeableness and neuroticism were associated with specializing in surgery. Higher extraversion was associated with specializing in pediatrics and change of specialty. Lower extraversion was associated with not practicing with patients. CONCLUSIONS: The results showed distinctive personality traits to be associated with physicians' career and specialty choices after medical school independent of known confounding factors. Openness was the most consistent personality trait associated with physicians' career choices in terms of employment sector, amount of clinical patient contact, specialty choice and change of specialty. Personality-conscious medical career counseling and career guidance during and after medical education might enhance the person-job fit among physicians.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations101
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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