Interventions to improve recruitment and retention of physicians in rural and remote Canada: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Rural and remote regions of Canada struggle to attract and retain an adequate healthcare workforce to provide the healthcare needed by their local residents. The purpose of this systematic review is to explore current literature that has analyzed strategies for recruitment and retention of physicians to rural and remote regions in Canada.
 Methods: Scopus and PubMed were searched for articles. To be included in the review, the titles yielded from the initial search had to be in English and meet one of the inclusion criteria: (1) address rural and/or remote healthcare, (2) focus on medical students or physicians, and (3) discuss recruitment or retention strategies. Titles were excluded that discussed non-OECD countries, or that were not original journal articles. The final sample of articles were analyzed by both reviewers for content and emerging themes.
 Summary of Results and Conclusion: The initial search yielded a total of 3397 titles for review. After applying criteria described above, 35 articles remained for review. A variety of recruitment and retention themes were identified targeting physicians before, during, and after their medical education. The most effective strategies consistently appear to be those aimed before medical education, specifically admitting medical students who have a rural background. This review aims to provide a summary of the currently available research to assist with evidence-based decision making to increase supply and retention of rural physicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».