A comparison of teaching opportunities for rural and urban family medicine residents
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Medical schools of geographically large nations have expanded into rural areas to facilitate the development of a sustainable rural pipeline of physicians. Preceptor, or clinical teacher, recruitment at these sites has been an ongoing challenge. However, residents-as-teachers (RaT) curricula have not been modified to support the development of rural teachers. This study aimed to compare teaching opportunities between rural and urban family medicine residents and to identify mechanisms underlying potential differences. METHODS: Year-1 and Year-2 family medicine residents at seven Canadian institutions participated in a mixed-methods study utilising a quantitative survey and a qualitative interview. Rural and urban residents rated the quantity and types of teaching opportunities available during their training, from which a chi-squared analysis was completed. Volunteer respondents participated in a structured interview, from which a thematic analysis was performed. RESULTS: (4, n = 242) = 45.26, P < .000, Bonferroni's adjusted P < .000. Thematic analysis centred around determining factors influencing teaching opportunities and identified that the academic context, personal factors and programme factors were key dimensions. Within these dimensions, the number of medical students, a desire to be an educator and administrative support were cited as influences on teaching opportunities. CONCLUSIONS: The lack of teaching opportunities for rural trainees is attributable to a combination of practical and organisational factors revealed through thematic analysis. If rural graduates are not comfortable balancing the demands of service and teaching, this could compound the already prevalent issue of rural preceptor recruitment. It is essential to develop a rural-focused RaT curriculum to close this gap and produce competent educators who are ready to inspire generations 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».