The Impact of Family Medicine Interest Groups and Student-Run Free Clinics on Primary Care Career Choice: A Narrative Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Student-directed activities such as family medicine interest groups (FMIG) and student-run free clinics (SRFC) have been examined to discover their impact on entry into family medicine and primary care. The objective of this review was to synthesize study results to better incorporate and optimize these activities to support family medicine and primary care choice. METHODS: We conducted a comprehensive literature search using PubMed, Scopus, and CINAHL to identify all English-language research articles on FMIG and SRFC. We examined how participation relates to entry into family medicine and primary care specialties. Exclusion criteria were nonresearch articles, review articles, and research conducted outside the United States, Canada, Australia, and New Zealand. We used a 16-point quality rubric to evaluate 18 (11 FMIG, seven SRFC) articles that met our criteria. RESULTS: Of the nine articles that examined whether FMIG participation impacted entry into family medicine, five papers noted a positive relationship, one paper noted unclear correlation, and three papers noted that FMIG did not impact entry into family medicine. Of the seven articles about SRFC, only one showed a positive relationship between SRFC activity and entry into primary care. CONCLUSIONS: Larger-scale and higher quality studies are necessary to determine the impact of FMIG and SRFC on entry into family medicine and primary care. However, available evidence supports that FMIG participation is positively associated with family medicine career choice. In contrast, SRFC participation is not clearly associated with primary care career choice.
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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 | 0,017 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».