Cultivating Country Doctors: Preparing Learners for Rural Life and Community Leadership
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
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Rural health disparities are growing, and medical schools and residency programs need new approaches to encourage learners to enter and stay in rural practice. Top correlates of rural practice are rural upbringing and rurally located training, yet preparation for rural practice plays a role. The authors sought to explore how selected programs develop learners' competencies associated with rural placement and retention: rural life, community engagement, and community leadership. METHODS: Qualitative, semistructured phone interviews (n=20) were conducted with faculty of medical schools or family medicine residencies across the United States, Canada, Australia, and South Africa in which success in training rural practitioners was identified in the literature or by leaders of the National Rural Health Association's Rural Medical Educators Group. Participants included 18 physician program directors, one nonphysician program administrator, and one PhD researcher who had studied rural preparation. Interview transcripts were read twice using an inductive process: first to identify themes, and then to identify specific strategies and quotes to exemplify each theme. RESULTS: Participants' recommendations for rural preparation were: (1) Be intentional about strategies to prepare learners for rural practice; (2) Identify and cultivate rural interest; (3) Develop confidence and competence to meet rural community needs; (4) Teach skills in negotiating dual relationships, leading, and improving community health; and (5) Fully engage rural host communities throughout the training process. CONCLUSIONS: Medical schools and residencies may increase the likelihood of producing rural physicians by implementing these experts' strategies. Educators may select strategies that mesh with the structure and location of their training program.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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