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Enregistrement W3038310406 · doi:10.1097/acm.0000000000003560

Exploring the Contributions of Combined Model Regional Medical Education Campuses to the Physician Workforce

2020· article· en· W3038310406 sur OpenAlexaffabout
Joanna Bates, Paul Grand’Maison, Sandra R. Banner, Chris Y. Lovato, Kevin W. Eva

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensCanadian Armed ForcesUniversité de SherbrookeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)WorkforceMedicineFamily medicineMedical educationInclusion (mineral)Economic shortagePsychologyGovernment (linguistics)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Physician shortages and maldistribution, particularly within family medicine, have led many medical schools worldwide to create regional medical campuses (RMCs) for clerkship training. However, Canadian medical schools have developed a number of RMCs in which all years of training (i.e., a combined model that includes both preclerkship and clinical training) are provided geographically separate from the main campus. This study addresses the question: Are combined model RMC graduates more likely to enter postgraduate training in family medicine and rural-focused programs relative to main campus graduates? METHOD: The authors used a quasi-experimental research design and analyzed 2006-2016 data from the Canadian Resident Matching Service (CaRMS). Graduating students (N = 26,525) from 16 Canadian medical schools who applied for the CaRMS match in their year of medical school graduation were eligible for inclusion. The proportions of graduates who matched to postgraduate training in (1) family medicine and (2) rural-focused programs were compared for combined model RMCs and main campuses. RESULTS: Of RMC graduates, 48.4% matched to family medicine (95% confidence interval [CI] = 46.1-50.7) compared with 37.1% of main campus graduates (95% CI = 36.5-37.7; P < .001). Of RMC graduates, 23.9% matched to rural-focused training programs (95% CI = 21.8-25.9) compared with 10.4% of main campus graduates (95% CI = 10.0-10.8; P < .001). Subanalyses ruled out a variety of potentially confounding variables. CONCLUSIONS: Combined model RMCs, in which all years of training take place away from the medical school's main campus, are associated with greater proportions of medical students entering family medicine postgraduate training and rural-focused training programs. These findings should encourage policymakers, health services agencies, and medical schools to continue seeking complements to academic medical center-based medical education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,241
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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