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Enregistrement W4388448848 · doi:10.1186/s12909-023-04794-0

Rural general practitioners have different personal and professional trajectories from those of their urban colleagues: a case-control study

2023· article· en· W4388448848 sur OpenAlexaboutno aff
Perrine Nedelec, Laurélie Beviere, Anthony Chapron, Maxime Esvan, Julien Poimboeuf

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRural areaContext (archaeology)Rural healthMedicineGlobal Positioning SystemGeographyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In France, rural general practitioner (GP) numbers could reduce by 20% between 2006 and 2030 if no measures are taken to address primary care access difficulties. In countries such as Australia, the USA and Canada, intrinsic and extrinsic factors associated with GPs practising in rural areas include rural upbringing and rural training placements. However, the health systems and rural area definition differ between these countries and France making result extrapolation difficult. These factors must be studied in the context of the French heath system, to design strategies to improve rural GP recruitment and retention. This study aims to identify the intrinsic and extrinsic factors associated with GPs practising in rural areas in France. METHODS: This case-control study was conducted between May and September 2020. Included GPs practised in Brittany, France, and completed a self-administered questionnaire. The cases were rural GPs and controls were urban GPs. National references defined rural and urban areas. Comparisons between rural and urban groups were conducted using univariate and multivariate analyses to identify factors associated with practising in a rural area. RESULTS: The study included 341 GPs, of which 146 were in the rural group and 195 in the urban group. Working as a rural GP was significantly associated with having a rural upbringing (OR = 2.35; 95% CI [1.07-5.15]; p = 0.032), completing at least one undergraduate general medicine training placement in a rural area (OR = 3.44; 95% CI [1.18-9.98]; p < 0.023), and having worked as a locum in a rural area for at least three months (OR = 3.76; 95% CI [2.28-6.18]; p < 0.001). Choosing to work in a rural area was also associated with the place of residence at the end of postgraduate training (OR = 5.13; 95% CI [1.38-19.06]; p = 0.015) and with the spouse or partner having a rural upbringing (OR = 2.36; 95% CI [1.12-4.96]; p = 0.023) or working in a rural area (OR = 5.29; 95% CI [2,02-13.87]; p < 0.001). CONCLUSIONS: French rural GPs were more likely to have grown up, trained, or worked as a locum in a rural area. Strategies to improve rural GP retention and recruitment in France could therefore include making rural areas a more attractive place to live and work, encouraging rural locum placements and compulsory rural training, and possibly enrolling more medical students with a rural background.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,391 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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