Cultivating Country Doctors: Preparing Learners for Rural Life and Community Leadership
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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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».