Exploring Factors Influencing Medical Trainees’ Specialty Choice: Insights from a Nationwide Cross-Sectional Survey in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Phenomenon: Choosing a medical specialty is a critical decision that significantly impacts medical students’ future career. Understanding the factors influencing this decision-making process is important for medical educators, policymakers, and healthcare providers to develop effective strategies that support and guide students in making informed decisions. Approach: We distributed an online self-administered questionnaire to clinical-year medical students (Years 4 to 6) and interns from all medical faculties in Jordan. The questionnaire gathered demographic information, specialty preferences, and factors influencing specialty decision-making. We analyzed the data using descriptive statistics and logistic regression. Findings: 1805 participants completed the questionnaire (51.7% women). General surgery was the most preferred specialty among both genders, followed by internal medicine. Women significantly preferred family medicine, pediatrics, obstetrics and gynecology, and dermatology, whereas men significantly preferred urology, orthopedic surgery, neurosurgery, general surgery, and internal medicine. The factors that most strongly influenced respondents’ specialty preferences were the specialty’s perceived stress levels and working hours, whereas the least influential factors were the specialty’s perceived prestige and role models in the specialty. Women’s specialty preferences were significantly more influenced by their family than men’s. Men were substantially more influenced by specialties’ perceived action-orientation and stress levels than women. Insights: Gender significantly influences medical trainees’ specialty preferences in Jordan. Women tended to prefer specialties that provided greater work-life balance, such as family medicine, pediatrics, obstetrics and gynecology, and dermatology, while men were more drawn toward competitive and profitable surgical specialties like orthopedic surgery, neurosurgery, urology, and general surgery. Additionally, family had a stronger influence on women’s decisions, likely due to cultural and social expectations prioritizing marriage and family for women. Career counseling and mentorship programs are needed to provide guidance, support, and networking opportunities that can help women overcome barriers and biases that may hinder their career advancement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».