Comparing international postgraduate training and healthcare context with the UK to streamline overseas GP recruitment: four case studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are ambitious overseas recruitment targets to alleviate current GP shortages in the UK. GP training in European Economic Area (EEA) countries is recognised by the General Medical Council (GMC) as equivalent UK training; non-EEA GPs must obtain a Certificate of Eligibility for General Practice Registration (CEGPR), demonstrating equivalence to UK-trained GPs. The CEGPR may be a barrier to recruiting GPs from non-EEA countries. It is important to facilitate the most streamlined route into UK general practice while maintaining registration standards and patient safety. AIM: To apply a previously published mapping methodology to four non-EEA countries: South Africa, US, Canada, and New Zealand. DESIGN & SETTING: Desk-based research was undertaken. This was supplemented with stakeholder interviews. METHOD: The method consisted of: (1) a rapid review of 13 non-EEA countries using a structured mapping framework, and publicly available website content and country-based informant interviews; (2) mapping of five 'domains' of comparison between four overseas countries and the UK (healthcare context, training pathway, curriculum, assessment, and continuing professional development (CPD) and revalidation). Mapping of the domains involved desk-based research. A red, amber, or green (RAG) rating was applied to indicate the degree of alignment with the UK. RESULTS: All four countries were rated 'green'. Areas of differences that should be considered by regulatory authorities when designing streamlined CEGPR processes for these countries include: healthcare context (South Africa and US), CPD and revalidation (US, Canada, and South Africa), and assessments (New Zealand). CONCLUSION: Mapping these four non-EEA countries to the UK provides evidence of utility of the systematic method for comparing GP training between countries, and may support the UK's ambitions to recruit more GPs to alleviate UK GP workforce pressures.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».