Family medicine rotations and medical students' intention to pursue family medicine: Descriptive study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify specific factors occurring during family medicine (FM) rotations that were associated with a change in intention to pursue FM. DESIGN: Transversal descriptive study. A self-administered questionnaire was distributed on SurveyMonkey between September 2015 and April 2016. SETTING: Family medicine rotation sites affiliated with the University of Montreal in Quebec. PARTICIPANTS: Medical students who were conducting their rotations at participating sites and who had not yet chosen their residency specialty. MAIN OUTCOME MEASURES: Specific factors occurring during a rotation that influenced medical students' intention to pursue FM in residency. RESULTS: In the sample population, it was found that the FM rotation was generally highly appreciated by study participants, and that it improved the FM specialty's image while positively influencing the participants' intention to pursue FM. The degree of exposure to different areas of practice, overall atmosphere, the presence of role models, and the desire to return to the rotation site to practise were all moderately associated with a positive change in intention to pursue FM. There was a weak association between pursuing FM and participants' perception of physicians' interest in their work, rural rotation sites, positive interactions with physicians, perceptions of the rotation's level of difficulty, and degree of satisfaction with the final assessment. The results for other factors were not statistically significant. Concerning a negative change in the intention to pursue FM in residency, 2 factors were identified: the absence of a role model and lack of interest in returning to the rotation site. New positive factors were identified: overall atmosphere and the desire to return to the rotation site to practise. CONCLUSION: Several factors related to the FM rotations appeared to act as prime motivators for change toward pursuing FM. This could support the development of an assessment tool and the improvement of FM rotations.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».