Growth curves: The experiences of Canadian paediatricians in their first 5 years of independent practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Completing training is a rite of passage common to all physicians, yet our knowledge of the components in postgraduate paediatric education that equip learners for successful transition to practice is limited. In order to optimally design training programs, it is critical to develop a better sense of what early career paediatricians (ECPs) experience as they navigate this time of transition. METHODS: We created and distributed a 23-question survey via e-mail to 481 Canadian ECPs in September 2017, specifically to those who received Royal College certification in 2011 or later. Survey responses were obtained confidentially through an online platform (Survey Monkey). Descriptive statistics and thematic analysis were used to analyze responses to closed-ended and free text questions, respectively. RESULTS: Response rate was 42% with nearly 70% of the respondents self-identifying as general paediatricians. Factors facilitating transition to practice included: dedicated mentorship; supportive new colleagues and workplace environment; and ease of finding work. Identified challenges included: billing, finances, and practice management; adjusting to a different scope of practice and learning local resources; managing comfort level; and achieving work-life balance. Nearly half of the respondents expressed interest in mentoring new ECP colleagues. CONCLUSIONS: Our findings suggest that ECPs find clear value in mentorship, but desire further support to adapt to new practice contexts and activities. As a result, we must consider strategies in both individual programs and nationally that effectively prepare learners prior to transition and align with needs in the first years of independent practice.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».