Where do rural family medicine residents in Canada train?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To report on contextual variance in the distributed rural family medicine residency programs of 3 Canadian medical schools. DESIGN: A constructivist grounded theory methodology was employed. SETTING: Rural and remote postgraduate family medicine programs at the University of Alberta, the University of British Columbia, and the University of Calgary. PARTICIPANTS: Twenty-six family practice residents were interviewed, providing descriptions of 27 different rural sites and 10 regional sites. METHODS: Interviews were audiorecorded, transcribed verbatim, and thematically analyzed. MAIN FINDINGS: Participants differentiated between main campus academic health science centres; regional referral hub sites; and smaller, rural, and more remote community sites. Participants described major differences between sites in terms of patient, practice, educational, physical, institutional, and social factors. The differences between training sites included variations in learning opportunities; physical challenges related to weather, distance, and travel; and the social opportunities offered. There were also differences in how residents perceived their training sites, both in terms of what they noticed and how they interpreted their observations and experiences. Although there were contextual differences between regional sites, those differences were a lot less than between different smaller rural and remote sites. These differences shaped the learning opportunities available to residents and influenced their well-being. CONCLUSION: Although there may be some similarities between distributed training sites, each training context presents unique challenges and opportunities for the family medicine residents placed there. More attention to the specific affordances of different training contexts is required.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».