A global picture of family medicine: the view from a WONCA Storybooth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Family Medicine is a novel discipline in many countries, where the motivation for training and value added to communities is not well-described. Our purpose was to understand the reason behind the choice of Family Medicine as a profession, the impact of Family Medicine on communities, and Family Medicine's characterizing qualities, as perceived by family doctors around the world. METHODS: One-question video interviews were conducted using an appreciative inquiry approach, with volunteer participants at the 2016 World Organization of Family Doctors conference in Rio de Janeiro. Qualitative data analysis applied the thematic, framework method. RESULTS: 135 family doctors from 55 countries participated in this study. Three overarching themes emerged: 1) key attributes of Family Medicine, 2) core Family Medicine values and 3) shared traits of family doctors. Family Medicine attributes and values were the key expressed motivators to join Family Medicine as a profession and were also among expressed factors that contributed to the impact of Family Medicine globally. Major sub-themes included the principles of comprehensive care, holistic care, continuity of care, patient centeredness, and the patient-provider relationship. Participants emphasized the importance of universal care, human rights, social justice and health equity. CONCLUSION: Family doctors around the world shared stories about their profession, presenting a heterogeneous picture of global Family Medicine unified by its attributes and values. These stories may inspire and serve as positive examples for Family Medicine programs, prospective students, advocates and other stakeholders.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».