Factors influencing practice choices of early-career family physicians in Canada: a qualitative interview study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comprehensiveness of primary care has been declining, and much of the blame has been placed on early-career family physicians and their practice choices. To better understand early-career family physicians' practice choices in Canada, we sought to identify the factors that most influence their decisions about how to practice. METHODS: We conducted a qualitative study using framework analysis. Family physicians in their first 10 years of practice were recruited from three Canadian provinces: British Columbia, Ontario, and Nova Scotia. Interview data were coded inductively and then charted onto a matrix in which each participant's data were summarized by code. RESULTS: Of the 63 participants that were interviewed, 24 worked solely in community-based practice, 7 worked solely in focused practice, and 32 worked in both settings. We identified four practice characteristics that were influenced (scope of practice, practice type and model, location of practice, and practice schedule and work volume) and three categories of influential factors (training, professional, and personal). CONCLUSIONS: This study demonstrates the complex set of factors that influence practice choices by early-career physicians, some of which may be modifiable by policymakers (e.g., policies and regulations) while others are less so (e.g., family responsibilities). Participants described individual influences from family considerations to payment models to meeting community needs. These findings have implications for both educators and policymakers who seek to support and expand comprehensive care.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».