Exploring how immigrant international medical graduates successfully manage complex sociocultural challenges
Notice bibliographique
Résumé
Background: While immigrant international medical graduates (I-IMGs) contribute significantly to the physician workforce in North America, researchers have highlighted the myriad of ways sociocultural challenges can negatively impact their success. Conceptual understanding that unpacks the complex processes of how I-IMGs effectively manage sociocultural challenges is relatively sparse. In addressing this critical knowledge gap, this study explored how I-IMGs successfully manage sociocultural differences as postgraduate residents. Methods: We interviewed eleven I-IMGs from diverse backgrounds who are in training or recently trained in a distributed multi-site postgraduate medical training program in Canada. We used the lens of sociocultural learning theory to gain insights into the processes of how I-IMGs describe successful management of sociocultural challenges. Results: The overarching storyline of participants emphasized that their experiences were humbling as they grappled with inner struggles, emotions, and vulnerabilities while embracing the ambiguity of not knowing what was expected of them. The following dominant themes from their narratives encapsulate the salient processes for how I-IMGs conceptualize and successfully manage sociocultural challenges: 1) successfully navigating transitions; 2) resisting or altering elements of prior sociocultural norms while embracing the new; 3) living and being in community and having supportive social networks; 4) risk taking to self-advocate and actively seek help. Conclusion: Understanding the strengths and positive strategies for how I-IMGs interface with complex sociocultural challenges has application for medical training institutions. Our insights suggest the need for practical, effective, and continuous assistance within I-IMG training programs to better support future trainees dealing with sociocultural challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,013 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».