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Enregistrement W3100281001 · doi:10.2196/21832

Health Professional Student Placements and Workforce Location Outcomes: Protocol of an Observational Cohort Study

2020· article· en· W3100281001 sur OpenAlexvenueno aff
Narelle Campbell, Annie Farthing, Susan Witt, Jessie Anderson, Sue Lenthall, Leigh Moore, Chris Rissel

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceObservational studyMedicineNursingRural areaBaseline (sea)Data collectionWork (physics)Protocol (science)Rural healthMedical educationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The successful recruitment and retention of health professionals to rural and remote areas of Australia is a health policy priority. Nursing or allied health professional students' learning placements in the Northern Territory (NT) of Australia, most of which is considered remote, may influence rural or remote work location decisions. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine where allied health professionals and nurses who have had a student placement in the NT of Australia end up practicing. METHODS: This research is an observational cohort study, with data collection occurring at baseline and then repeated annually over 10 years (ie, 2017-2018 to 2029). The baseline data collection includes a demographic profile of allied health and nursing students and their evaluations of their NT placements using a nationally consistent questionnaire (ie, the Student Satisfaction Survey). The Work Location Survey, which will be administered annually, will track work location and the influences on work location decisions. RESULTS: This study will generate unique data on the remote and rural work locations of nursing and allied health professional students who had a placement in the NT of Australia. It will be able to determine what are the most important characteristics of those who take up remote and rural employment, even if outside of the NT, and to identify barriers to remote employment. CONCLUSIONS: This study will add knowledge to the literature regarding rates of allied health and nursing professionals working in remote or rural settings following remote or rural learning placements. The results will be of interest to government and remote health workforce planners. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR) ACTRN12620000797976; https://www.anzctr.org.au/ACTRN12620000797976.aspx. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/21832.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,006

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 Opus0,584
Tête enseignante GPT0,707
Écart entre enseignants0,123 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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