Recruitment and Retention of Community Preceptors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recruiting and retaining community-based pediatricians for teaching medical students has been explored through the lens of preceptors and educational leaders. The purpose of this study was to explore the perspective of pediatric department chairs, a key stakeholder group charged with maintaining teaching capacity among a faculty. METHODS: In 2015, members of the Association of Medical School Pediatric Department Chairs and Council on Medical Student Education in Pediatrics joint task force disseminated a 20-item survey to pediatric department chairs in the United States and Canada. Topics included demographics, incentives offered to community pediatricians, and the perceived value and feasibility of such incentives. Data were analyzed using descriptive statistics and χ2 to compare categorical variables. RESULTS: Pediatric department chairs from 92 of 145 (63% response rate) medical schools returned the survey. Sixty-seven percent reported difficulty recruiting or retaining preceptors, and 51% reported high-reliance on preceptors for the ambulatory portion of the pediatrics clerkship. Almost all (92%) cited competition from other programs for the services of community preceptors. The provision of incentives was correlated with perceived feasibility (R2 = 0.65) but not their perceived value (R2 = 0.12). Few (21%) chairs reported providing financial compensation to preceptors. The provision of compensation was not related to reliance but did vary significantly by geographical region (P < .001). CONCLUSIONS: Pediatric departments rely heavily on community-based pediatricians but face competition from internal and external training programs. The perspective of department chairs is valuable in weighing interventions to facilitate continued recruitment and retention of community preceptors.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».