Institutional Characteristics Influencing Medical Student Selection of Primary Care Careers: A Narrative Review and Synthesis
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: There is an ongoing shortage of primary care physicians in the United States. Medical schools are under pressure to address this threat to the nation's health by producing more primary care graduates, including family physicians. Our objective was to identify institutional characteristics associated with more medical students choosing primary care. METHODS: We conducted a systematic literature review with narrative synthesis to identify medical school characteristics associated with increased numbers or proportions of primary care graduates. We included peer-reviewed, published research from the United States, Canada, Australia, and New Zealand. The existing literature on characteristics, including institutional geography, funding and governance, mission, and research emphasis, was analyzed and synthesized into summary statements. RESULTS: Ensuring a strong standing of the specialty of family medicine and creating an atmosphere of acceptance of the pursuit of primary care as a career are likely to increase an institution's percentage of medical students entering primary care. Training on regional campuses or providing primary care experiences in rural settings also correlates with a larger percentage of graduates entering primary care. A research-intensive culture is inversely correlated with primary care physician production among private, but not public, institutions. The literature on institutional financial incentives is not of high enough quality to make a firm statement about influence on specialty choice. CONCLUSIONS: To produce more primary care providers, medical schools must create an environment where primary care is supported as a career choice. Medical schools should also consider educational models that incorporate regional campuses or rural educational settings.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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