Do Interest Groups Cultivate Interest? Trajectories of Geriatric Interest Group Members
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Minimal exposure, misconceptions, and lack of interest have historically driven the shortage of health-care providers for older adults. This study aimed to determine how medical students' participation in the National Geriatrics Interest Group (NGIG) and local Geriatrics Interest Groups (GIGs) shapes their career development in the care of older adults. METHODS: An electronic survey consisting of quantitative and qualitative metrics to assess the influence of Interest Groups was distributed to all current and past members of local GIGs at Canadian universities since 2017, as well as current and past executives of the NGIG since 2011. Descriptive statistics and thematic analysis were performed. RESULTS: Thirty-one responses (27.7% response rate) were collected from medical students (13), residents (16), and physicians (2). 79% of resident respondents indicated they will likely have a geriatrics-focused medical practice. 45% of respondents indicated GIG/NGIG involvement facilitated the establishment of strong mentorship. Several themes emerged on how GIG/NGIG promoted interest in geriatrics: faculty mentorship, networking, dispelling stigma, and career advancement. CONCLUSION: The positive associations with the development of geriatrics-focused careers and mentorship compel ongoing support for these organizations as a strategy to increase the number of physicians in geriatrics-related practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».