Interest in Rural Training Experiences in a Canadian Psychiatry Residency Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the large majority of mental health professionals concentrated in urban settings, people living in rural and remote areas face significant barriers to accessing mental health care. Recognizing that early exposure is associated with future practice in rural and remote locations, we sought to obtain baseline data regarding interest in expanded rural residency training opportunities and academic teaching. METHODS: In March 2021, all psychiatry residents at the University of Alberta (UofA) were invited to complete a 19-question survey that included both closed-ended (age, gender, year of study, rural experience, interest in rural training, etc.) and open-ended questions (challenges, barriers, academic training, and other comments). A reflexive thematic analysis using an inductive and semantic approach was completed on the comments. RESULTS: 36 residents completed the survey (response rate, 75%). Significant associations were identified between previous rural training experience and interest in rural psychiatry training and practice. Female residents and junior residents were significantly more interested in rural training experiences than their counterparts. Thematic analysis noted concerns with the financial costs of accommodation and transportation, high service burden, continuity of care and isolation from their cohort. Many were interested in academic sessions on the realities of rural practice; approaches to collaborative care; and strategies on culturally relevant care; specifically Indigenous health. CONCLUSIONS: The University of Alberta has highlighted a focus on improving equity and accountability; and with a large rural catchment region; the residency program is well positioned to make training adjustments to diversify training. Based on our findings we have incorporated rural rotations for incoming residents and have developed further rural academic content to support our responsiveness and accountability to the rural and northern communities we are committed to serving. Future research should review the impact of rural training exposure in medical specialties on recruitment and retention as well as on healthcare outcomes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».