Impact of an urban regional medical campus: Perceptions of community stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regional medical campuses (RMC) have shown promise in addressing physician shortages. RMCs have been positively evaluated in rural/remote communities, however, it is unclear whether this model will be as beneficial in underserved urban areas. This study evaluated the impact of a RMC on a midsized urban city (Windsor, Ontario). We compare our results with a similar study conducted in a remote community in British Columbia (BC). METHODS: A broad array of community stakeholders representing different sectors were consulted using a semi-structured interview format replicated from the BC Northern Medical Program (NMP) study. Thematic analysis based on the resulting rich data was conducted within a grounded theory context. RESULTS: Twenty-three participants (52% male) representing healthcare, education, business, community and government/politico sectors were consulted. Their views regarding the Windsor Regional Medical Campus (WRMC) aligned around several themes: improved healthcare, enhanced community reputation, stimulated economic/community development, expanded training opportunities and an engaged community regarding the WRMC. These results were compared to the main findings of the NMP study with both similarities (e.g. increased community pride) and differences (e.g. resource concerns) discussed. CONCLUSION: Community stakeholders provided strong support for the WRMC through their perceptions of its positive impact on this urban region. These findings are consistent with similar RMC studies in rural/remote areas. Those interested in developing a RMC might benefit from considering these findings.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».