Role modelling to support careers in general practice: a realist review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Role models encountered during undergraduate training play an important part in shaping future doctors. They can act as powerful attractants towards, and deterrents away from, a career in general practice. Many GP educators, who act as role models, are burnt-out and wish to leave the profession, which may limit their ability to influence students positively, with consequent detrimental impact on recruitment to the specialty. AIM: A realist review will be undertaken, aiming to explore how, why, and for whom role modelling in undergraduate medical education can support medical students towards careers in general practice. DESIGN & SETTING: The realist review will follow Pawson's five steps, including: locating existing theories; searching for evidence; article selection; data extraction; and synthesising evidence and drawing conclusions. It will explore literature published in the English language between 2013 and 2024. METHOD: An initial explanatory framework (initial programme theory; IPT) will be developed, guided by a stakeholder panel including medical undergraduates, GPs, and patient and public representatives. Searches will be developed and conducted in electronic databases and grey literature. Studies will be included if they explore the relationship between GP role modelling and undergraduate career choice, and relevant data will be extracted. CONCLUSION: Findings will refine the IPT, unveiling key contexts, mechanisms, and outcomes that influence role modelling in undergraduate GP medical education and support or deter students from careers in general practice. These findings will support recommendations and interventions to facilitate positive outcomes, including improved recruitment to general practice.
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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 | 0,142 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,015 |
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 ».