Medical School Characteristics, Policies, and Practices That Support Primary Care Specialty Choice: A Scoping Review of 5 Decades of Research
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
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The United States, like many other nations, faces a chronic shortage of primary care physicians. The purpose of this scoping review was to synthesize literature describing evidence-based institutional practices and interventions that support medical students' choices of primary care specialties, published in the United States, Canada, Australia, and New Zealand. METHODS: We surveyed peer-reviewed, published research. An experienced medical librarian conducted searches of multiple databases. Articles were selected for inclusion based on explicit criteria. We charted articles by topic, methodology, year of publication, journal, country of origin, and presence or absence of funding. We then scored included articles for quality. Finally, we defined and described six common stages of development of institutional interventions. RESULTS: We reviewed 8,083 articles and identified 199 articles meeting inclusion criteria and 41 related articles. As a group, studies were of low quality, but improved over time. Most were quantitative studies conducted in the United States. Many studies utilized one of four common methodologic approaches: retrospective surveys, studies of programs or curricula, large-scale multi-institution comparisons, and single-institution exemplars. Most studies developed groundwork or examined effectiveness or impact, with few studies of planning or piloting. Few studies examined state or regional workforce outcomes. CONCLUSIONS: Research examining medical school interventions and institutional practices to support primary care specialty choice would benefit from stronger theoretical grounding, greater investment in planning and piloting, consistent use of language, more qualitative methods, and innovative approaches. Robust funding mechanisms are needed to advance these goals.
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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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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