Student perception about working in rural United States/Canada after graduation: a study in an offshore Caribbean medical school
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Rural residents of the United States (US) and Canada face problems in accessing healthcare. International medical graduates (IMGs) play an important role in delivering rural healthcare. IMGs from Caribbean medical schools have the highest proportion of physicians in primary care. Xavier University School of Medicines admits students from the US, Canada and other countries to the undergraduate medical (MD) course and also offers a premedical program. The present study was conducted to obtain student perception about working in rural US/Canada after graduation. Methods: The study was conducted among premedical and preclinical undergraduate medical (MD) students during October 2014. The questionnaire used was modified from a previous study. Semester of study, gender, nationality, place of residence and occupation of parents were noted. Information about whether students plan to work in rural US/Canada after graduation, possible reasons why doctors are reluctant to work in rural areas, how the government can encourage rural practice, possible problems respondents anticipate while working in rural areas were among the topics studied. Results: Ninety nine of the 108 students (91.7%) participated. Forty respondents were in favor of working in rural US/Canada after graduation. Respondents mentioned good housing, regular electricity, water supply, telecommunication facilities, and schools for education of children as important conditions to be fulfilled. The government should provide higher salaries to rural doctors, help with loan repayment, and provide opportunities for professional growth. Potential problems mentioned were difficulty in being accepted by the rural community, problems in convincing patients to follow medical advice, lack of exposure to rural life among the respondents, and cultural issues. Conclusions: About 40% of respondents would consider working in rural US/Canada. Conditions required to be fulfilled have been mentioned above. Graduates from Caribbean medical schools have a role in addressing rural physician shortage. Similar studies in other offshore Caribbean medical schools are required as Caribbean IMGs make an important contribution to the rural US and Canadian health workforce.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».