Do undergraduate general practice placements propagate the ‘inverse care law’?
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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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 | 0,004 | 0,035 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».