Impact of participation in continuing medical education small group learning (CME-SGL) on the stress, morale, and professional isolation of rurally-based GPs: a qualitative study in Ireland
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The pressures of general practice contribute to high levels of stress, low morale, and burnout in some GPs. In addition, rurally-based doctors may experience significant professional isolation. Participation in continuing medical education (CME) appears to reduce stress, and may improve the retention of rural GPs. AIM: As part of a larger study devised to examine the effectiveness of regular participation in CME small group learning (SGL) on rurally-based Irish GPs, this study explored whether CME-SGL had any impact on GP stress, morale, and professional isolation. DESIGN & SETTING: This was a qualitative study involving four CME-SGL groups based in rural Ireland. METHOD: Semi-structured focus group interviews were conducted in established CME-SGL groups in four different rural geographical locations. Interviews were audiorecorded, transcribed verbatim, and analysed thematically. RESULTS: = 43) consented to interview. These GPs reported that regular meetings with an established group of trusted colleagues who are 'in the same boat' provided a 'safe space' for discussion of, and reflection on, both clinical concerns and personal worries. This interaction in a supportive, non-threatening atmosphere helped to relieve stress, lift morale, and boost self-confidence. The social aspect of CME-SGL sustained these rural GPs, and served to alleviate their sense of professional isolation. CONCLUSION: Delivery of CME through locally-based SGL provides as an important means of supporting GPs working in rural areas. The non-educational benefits of CME-SGL, as described by these Irish GPs, are of relevance for rural doctors in other countries.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».