Ascertaining the Career Intentions of Medical Students (AIMS) in the United Kingdom Post Graduation: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among doctors in the United Kingdom, there is growing sentiment regarding delaying specialist training, emigrating to practice medicine abroad, or leaving the profession altogether. This trend may have substantial implications for the future of the profession in the United Kingdom. The extent to which this sentiment is also present in the medical student population is not well understood. OBJECTIVE: Our primary outcome is to determine current medical students' career intentions after graduation and upon completing the foundation program and to establish the motivations behind these intentions. Secondary outcomes include determining which, if any, demographic factors alter the propensity to pursue different career paths available to a medical graduate, determining which specialties medical students plan on pursuing, and understanding current views on the prospect of working in the National Health Service (NHS). METHODS: The Ascertaining the Career Intentions of Medical Students (AIMS) study is a national, multi-institution, and cross-sectional study in which all medical students at all medical schools in the United Kingdom are eligible to participate. It was administered via a novel, mixed methods, and web-based questionnaire and disseminated through a collaborative network of approximately 200 students recruited for this purpose. Both quantitative and thematic analyses will be performed. RESULTS: The study was launched nationally on January 16, 2023. Data collection was closed on March 27, 2023, and data analysis has commenced. The results are expected to be available later in the year. CONCLUSIONS: Doctors' career satisfaction within the NHS is a well-researched topic; however, there is a shortage of high-powered studies that are able to offer insight into medical students' outlook on their future careers. It is anticipated that the results of this study will bring clarity to this issue. Identified areas of improvement in medical training or within the NHS could be targeted to improve doctors' working conditions and help retain medical graduates. Results may also aid future workforce-planning efforts. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/45992.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,084 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,010 |
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 ».