Early-career work location of Memorial University medical graduates: Why the decline in rural practice?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In a previous study, we found a decline in the proportion of Memorial University of Newfoundland (MUN) medical alumni practising in rural areas, particularly in Newfoundland and Labrador. The current study focused on the work location of recent graduates and examined the predictors of working in rural Canada and in rural Newfoundland and Labrador within the first 15 years following graduation. METHODS: We linked data from graduating class lists and the alumni and postgraduate databases with Scott's Medical Database to create a record of all graduates from 1973 to 2008, including their work location. We identified differences and significant predictors for each outcome and then described and compared the characteristics of 4 cohorts of graduating classes. RESULTS: In their early career, 127/1113 (11.4%) MUN medical graduates were working in rural Canada, and 57 (5.1%) were working in rural Newfoundland and Labrador. Having a rural background and being a family physician were predictors of working in rural Canada, and having a rural background, doing at least part of the residency at MUN, being from Newfoundland and Labrador and being a family physician were predictors of working in rural Newfoundland and Labrador. Seventy-four (13.6%) and 33 (6.1%) of 1989-1998 graduates worked in rural Canada and rural Newfoundland and Labrador, respectively, compared to 53 (9.3%) and 24 (4.2%), respectively, of 1999-2008 graduates. CONCLUSION: The proportion of MUN medical graduates who worked in rural communities early in their career decreased among recent cohorts. The results show the impact of changes in the characteristics of MUN medical graduates, who increasingly opt for specialist practice and residency training outside the province, and the important role of local postgraduate training.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».