Factors Affecting Specialty Training Preference Among UK Medical Students (FAST): Protocol for a National Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The UK medical education system faces a complex landscape of specialty training choices and heightened competition. The Factors Affecting Specialty Training Preference Among UK Medical Students (FAST) study addresses the need to understand the factors influencing UK medical students' specialty choices, against a backdrop of increasing challenges in health care workforce planning. OBJECTIVE: The primary objectives of the FAST study are to explore UK medical students' preferred specialties and the factors that influence these choices. Secondary objectives are to evaluate students' confidence in securing their chosen specialty, to understand how demographic and academic backgrounds affect their decisions, and to examine how specialty preferences and confidence levels vary across different UK medical schools. METHODS: A cross-sectional survey design will be used to collect data from UK medical students. The survey, comprising 17 questions, uses Likert scales, multiple-choice formats, and free-text entry to capture nuanced insights into specialty choice factors. The methodology, adapted from the Ascertaining the Career Intentions of UK Medical Students (AIMS) study, incorporates adjustments based on literature review, clinical staff feedback, and pilot group insights. This approach ensures comprehensive and nondirective questioning. Data analysis will include descriptive statistics to establish basic patterns, ANOVA for group comparisons, logistic regression for outcome modeling, and discrete choice models for specialty preference analysis. RESULTS: The study was launched nationally on December 4, 2023. Data collection is anticipated to end on March 1, 2024, with data analysis beginning thereafter. The results are expected to be available later in 2024. CONCLUSIONS: The FAST study represents an important step in understanding the factors influencing UK medical students' career pathways. By integrating diverse student perspectives across year groups and medical schools, this study seeks to provide critical insights into the dynamics of specialty, or residency, selection. The findings are anticipated to inform both policy and educational strategies, aiming to align training opportunities with the evolving needs and aspirations of the future medical workforce. Ultimately, the insights gained may guide initiatives to balance specialty distribution, improve career guidance, and improve overall student satisfaction within the National Health Service, contributing to a more stable and effective health care system. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/55155.
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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 | 0,048 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,011 |
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 ».