Do undergraduate general practice placements propagate the ‘inverse care law’?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Fifty years since Dr Tudor-Hart's publication of the 'Inverse Care Law', all-cause mortality rates and COVID-19 mortality rates are higher in more deprived areas. Part of the solution is to increase access and availability to healthcare in underserved and deprived areas. This paper examined how socio-economically representative the undergraduate general practice placements are in Northern Ireland (NI). METHODS: A quantitative study of general practices involved in undergraduate medical placements through Queen's University Belfast, comparing practice lists by deprivation indices, examining both blanket deprivation and deprivation quintile trends for teaching and non-teaching practices. RESULTS: Deprivation data for 135 teaching practices were compared against the 323 NI practices. Teaching practices had fewer patients living in the most deprived quintiles compared with non-teaching practices. Fewer practices with blanket deprivation were involved in undergraduate medical education, 32% compared with 42% without blanket deprivation. Practices in areas of blanket deprivation were under-represented as teaching practices, 10%, compared to 14% of NI general practices that met this criterion. CONCLUSION: Practices with blanket deprivation were under-represented as teaching practices. Exposure to general practice in deprived areas is an essential step to improving future workforce recruitment and ultimately to closing the health inequalities gap. Ensuring practices in high-need areas are proportionately represented in undergraduate placements is one way to direct action in addressing the 'Inverse Care Law'. This study is limited to NI and further work is required to compare institutions across the UK and Ireland.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle