International Medical Graduates' perceptions about residency training experience: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To explore International Medical Graduates residents' experiences and perspectives of their residency training program. Methods: This qualitative study was conducted at a large research-intensive University. Purposeful sampling was used to recruit 14 International medical graduates. The residents recruited for this study were at different levels in their training ranging from Postgraduate year one to five. Residents interviewed represented seven unique specialties. Each trainee was interviewed, and the data were recorded and transcribed verbatim. A thematic analysis framework was used to conduct the data analysis, resulting in the development of study themes. Results: Our analysis generated six main themes. These themes were related to costly decisions, unspoken expectations, the stigma associated with being an IMG, fears of being an IMG, the strength and resilience of IMGs, and recommen-dations proposed by IMGs for program improvement. Conclusions: In this study, we wanted to explore international residents' experiences with their programs. The experience of each individual international resident is unique. However, in this study, we were able to provide firsthand perceptions of IMGs from a research-intensive university and identified common themes experienced and perceived by our resi-dents. This study's findings may help educate, reduce stigma, and guide the implementation of effective individu-al and systemic support for these trainees. Which in turn will enhance the overall educational experiences for IMGs trainees. Our study found that themes seem to be recur-ring, hence, an urgency to bring about appropriate chang-es, equitable opportunities, and support for IMGs.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».