Where to Live and Work? Examining the Influence Of job and Community Characteristics On Post-graduation Plans among Physician Assistant Students
Notice bibliographique
Résumé
Physician assistants are one way to address the healthcare provider shortage in rural areas. However, recruitment and retention of physician assistants to live and work in rural communities remain a challenge. One's relationship to his or her hometown, be it rural or not, has important implications for who might be willing to live and work in a rural community. The purpose of this research was to examine factors influencing physician assistant students’ desire to return to their hometowns to live and work after graduation. Data were collected in 2016 and 2017 through a survey administered to physician assistant students (n=149) in a PA program at a Midwestern University. Survey questions examined hometown connections, community features, and job expectations, as well as desire to return to one's hometown. Students who grew up in rural communities reported lower levels of community satisfaction and were less likely to perceive that jobs were available in their hometowns. A series of regression models were run to examine the impact of hometown connections, community characteristics and evaluation, and job characteristics in predicting interest in returning to hometown while controlling for the effects of age and gender. Coming from a rural, suburban, or urban hometown did not significantly predict desire to return when controlling for respondents' evaluation of their hometowns. The strongest predictor of willingness to return to one's hometown was community attachment. Understanding the factors that impact physician assistant students’ post-graduation plans may inform efforts to recruit and retain rural health care providers. Keywords: Physician assistants, rural health care, community attachment, rural youth, rural outmigration, health care shortages, medical provider recruitment
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».