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Enregistrement W4225590489 · doi:10.1370/afm.20.s1.2762

Factors influencing practice choices of early-career family physicians: A qualitative interview study

2022· article· en· W4225590489 sur OpenAlexaboutno aff
Agnes Grudniewicz, Ruth Lavergne, Ellen Randall, Lori Jones, Caitlyn Ayn, E. K. Marshall, Laurie J. Goldsmith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily medicineQualitative researchContext (archaeology)ScheduleScope of practicePsychologyMedicineMedical educationNursingHealth careSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Despite an increasing number of family physicians per capita, Canadians often report challenges in accessing primary care. This has caused speculation about whether new family physicians are practicing differently than their predecessors. Objective: To describe the practice characteristics of early career family physicians and the factors that influenced their practice choices. Study Design: Qualitative interview study and main qualitative arm of the broader mixed-methods ECPC study. Setting: Canadian family medicine in British Columbia, Ontario, and Nova Scotia. Population studied: Family physicians in their first 10 years of practice. Results: 63 family physicians were purposefully sampled for maximum variation and then interviewed. Interview transcripts were analyzed using framework analysis. Within our sample, 38% of physicians worked solely in family practice, 11% solely in focused practice, and 51% combined both, spending part of their time in clinic-based family practice and part within a focused practice. Many also chose to work across numerous settings, including short- and long-term locums, filling in where there were service needs. Influences affecting practice choices (e.g., family medicine clinic vs. focused practice) were identified and included training (primarily residency), professional considerations (e.g., practice model and payment policies), and personal factors (e.g., family responsibilities). Practice characteristics most broadly susceptible to these influences were scope of practice, practice type or model, and practice location. Other characteristics such as schedule and work volume were more narrowly influenced, typically by family considerations. Conclusions: Practice choices were influenced by a mosaic of factors, some of which are beyond the reach of policymakers but need to be acknowledged in workforce planning. Other influential factors present opportunities for changes in physician training and practice-related policy to help reshape primary care provision and ensure patients can access the services they need.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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