Developing a profile of first year family medicine (FM) residents in Canada: Perceptions and practice intentions 2017-2022
Notice bibliographique
Résumé
Context: With access to comprehensive primary care posing challenges in Canada and family medicine education reform on the horizon, understanding characteristics of those choosing family medicine as a specialty is increasingly important. Establishing baseline criteria to support selection processes could lead to a complement of family physicians who are more willing to practice comprehensive family medicine in any community in Canada. Objective: To provide a profile of first year family medicine (FM) resident learning experiences, practice intentions and perceptions of FM as a specialty in Canada using data from the College of Family Physicians of Canada’s (CFPC) Family Medicine Longitudinal Survey (FMLS). Study Design and Analysis: Data from 6,054 FM first year residents across all 17 FM residency programs in Canada who completed the FMLS from 2017 to 2022 were analyzed (average RR=66%). The FMLS is a self-reported survey following residents from entry into residency, at exit, and three years post residency. Ethics approvals/exemptions were obtained from all participating universities. Descriptive and weighted bivariate and trends analysis were performed to evaluate first year FM residents’ demographics, perceptions, and intentions to practice comprehensively upon graduation. Datasets: The CFPC’s FM Longitudinal Survey data collected from 2017-2022 Population Studied: First year FM residents across all 17 residency programs in Canada. Intervention/Instrument: FM Longitudinal Survey (FMLS) Outcome Measures: FM residents’ demographics, perceptions of FM specialty, and future practice intentions including intent to practice comprehensively. Results: Across all six years, at entry to residency, 90% of respondents on average were proud to become family physicians. An increasing percent of residents agree that medical specialists have little respect for family physicians (40% in 2017 vs 48% in 2022) and an increasing percent would prefer to be in a specialty other than FM (7% in 2017 vs 10% in 2022). A decreasing percent of residents agree that government perceives FM as essential to the health care system and residents also reported less intention to practice comprehensive care. Conclusions: The findings highlight the need to explore reasons for this change and how to reverse the trend particularly during a time when fewer medical students are choosing family medicine and those who are less likely to practice the type of comprehensive care needed in Canada.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».