Early generalist placements are associated with family medicine career choice: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many developed countries have reported shortages of Primary Care (PC) physicians. The lack of a regular primary physician is associated with inferior health outcomes. One strategy to address this shortage is to increase the proportion of medical students selecting a Family Medicine (FM) or PC career. The purpose of this systematic review is to identify whether pre-clerkship general practice placements increase students' interest in, and selection of FM or PC residencies. METHODS: Three databases (PubMed, Embase, Web of Science) searched for interventional studies of pre-clerkship generalist placements in medical school. Pooled statistical analysis and meta-analysis were performed, along with narrative summaries when possible. Intervention participants (IP) were compared to controls matched (MC) for baseline interest in FM and an unmatched sample (UC) of contemporary students. FINDINGS: A 11 studies were identified including a total of 5430 students (2428 intervention participants and 3002 controls). IPs were more likely to match to FM than both MC (Risk Ratio: 1.62 [95% CI: 1.03-2.55]) and UC (RR: 2.04 [1.46-2.86]). Participation in long interventions (4-11 weeks) matched to FM at higher rates than short (25-40 hours) interventions (RR: 3.15 [2.28-4.35]). The percentage of students with FM/PC as their top specialty of interest increased after the placements (mean difference: +12.8%, n = 586). CONCLUSIONS: Medical students who participated in pre-clerkship general practice placements were more likely to match to a FM residency. Longer pre-clerkship placements had a stronger association with FM specialty choice. The implementation of longitudinal block generalist placements in the pre-clerkship years is one strategy for increasing interest in generalist careers. LEVEL OF EVIDENCE: IV, systematic review of level III and IV studies.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».