How underserviced rural communities approach physician recruitment: changes following the opening of a socially accountable medical school in northern Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Northern Ontario School of Medicine (NOSM) opened in 2005 with a social accountability mandate to address a long history of physician shortages in northern Ontario. The objective of this qualitative study was to understand the school's effect on recruitment of family physicians into medically underserviced rural communities of northern Ontario. METHODS: We conducted a multiple case study of 8 small rural communities in northern Ontario that were considered medically underserviced by the provincial ministry of health and had successfully recruited NOSM-trained physicians. We interviewed 10 people responsible for physician recruitment in these communities. Interview transcripts were analyzed by means of an inductive and iterative thematic method. RESULTS: All 8 communities were NOSM medical education sites with populations of 1600-16 000. Positive changes, linked to collaboration with NOSM, included achieving a full complement of physicians in 5 communities with previous chronic shortages of 30%-50% of the physician supply, substantial reduction in recruitment expenditures, decreased reliance on locums and a shift from crisis management to long-term planning in recruitment activities. The magnitude of positive changes varied across communities, with individual leadership and communities' active engagement being key factors in successful physician recruitment. CONCLUSION: Locating medical education sites in underserviced rural communities in northern Ontario and engaging these communities in training rural physicians showed great potential to improve the ability of small rural communities to recruit family physicians and alleviate physician shortages in the region.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».