Why they leave: Small town rural realities of northern physician turnover
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study seeks to explore influential factors leading to physician turnover in designated Rural Northern Physician Group Agreement (RNPGA) communities in Northern Ontario, as well as physician's perceptions of the RNPGA contract and effects of the Northern Ontario School of Medicine (NOSM) on physician retention in these communities. METHODS: Twelve qualitative semi-structured interviews were completed with rural physicians who had RNPGA contracts within the past 5 years but had left their practice community. Data collected from recorded interviews were analysed using a thematic analysis approach in order to identify common themes. RESULTS: A range of factors influencing physician's decisions to leave were identified including lack of partner career prospects, burnout and lack of opportunities and amenities. Common challenges were sometimes also perceived as rewards of rural practice. The concern of lack of flexibility of the RNPGA contract was identified, as well as a perceived lack of presence of NOSM graduates in RNPGA communities. CONCLUSION: A variety of factors influence physician turnover in RNPGA communities. These may be considered by communities hoping to inform recruitment and retention policy. Renewal of the RNPGA contract may require consideration for availability of part-time positions, increasing the number of physicians funded and incentivising physician wellness. NOSM may consider mandatory postgraduate programme placements in RNPGA communities and further development of infrastructure in these communities to improve learner, graduate and institutional engagement.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».