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Enregistrement W2943788156 · doi:10.1080/0142159x.2019.1588458

The impact of rural rotations on urban based postgraduate learners: A literature review

2019· review· en· W2943788156 sur OpenAlexaff
Rebecca Malhi, Jodie Ornstein, Douglas Myhre

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic shortageMEDLINERural areaMedical educationMedicineInclusion (mineral)Duration (music)Quality of life (healthcare)Family medicinePsychologyNursingPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objective: The rural physician shortage remains an international crisis. Rural rotations are commonly used to address the issue. This review assesses the published evidence of the impact of rural rotations on urban-based postgraduate learners.Methods: The OVID Medline database was searched for eligible articles published in peer-reviewed academic journals between 1980 and 2017. Data were extracted and analyzed to draw inferences about the impact of rural rotations on urban-based postgraduate learners. The methodological quality of included articles was assessed with the Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI).Results: The search identified 301 articles; 19 studies met inclusion criteria (mean MERSQI score 11.95). Of the various rural rotation characteristics reported, duration was most consistently associated with the eventual rural practice. No consensus of impact was found for other characteristics. Our review provided indications of the cumulative effect of the postgraduate rural rotation, rural origin, and rural intent on rural practice decisions.Conclusions: The importance of rural rotations during urban postgraduate training for the outcome of rural practice is apparent. However, the reliance of medical educational systems on the rural rotation, specifically duration, does not accurately reflect the complexity of the choice to practice in a rural community.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,427 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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