Factors that influence scope-of-practice decisions of early-career family physicians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore perceptions of early-career family physicians on the personal, educational, organizational, community, and system factors that had influenced their scope-of-practice decisions and to compare the similarities and differences among these factors across all 13 Canadian jurisdictions. DESIGN: Qualitative descriptive study. SETTING: Canada. PARTICIPANTS: Fifty-nine early-career family physicians who were 2 to 5 years into independent practice. METHODS: Data were collected using focus groups and were analyzed using deductive and inductive analysis techniques to identify patterns in the data within and across jurisdictions. MAIN FINDINGS: Participants across all jurisdictions highlighted that personal factors (ie, interest, work-life balance and family life, financial considerations, and self-perceived competence and confidence) were most influential on scope-of-practice decisions. Educational (ie, exposure during training, mentorship), organizational (ie, collegial support), community (ie, needs), and system (ie, payment models, funding for team-based care, governance) factors also influenced decisions about scope of practice. Experiences were similar across all jurisdictions for personal factors. Differences in experiences were reported across jurisdictions for educational, organizational, community, and system factors. CONCLUSION: Decisions about scope of practice by early-career family physicians are highly influenced by personal factors followed by organizational, educational, community, and system factors. These findings suggest numerous strategies are needed to increase individuals' interest in providing comprehensive care in Canada. Educators should cultivate interest in comprehensive care among learners, strategically recruit trainees, provide targeted exposure and experiences, ensure competence and confidence are evaluated throughout and at the end of training, and introduce formal mentorship programs. Policy-makers should invest in the spread of effective team models and alternative payment models. Together, these strategies could broaden the scopes of practice of family physicians and their capacity to deliver accessible and comprehensive care to Canadians.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».