Factors Predicting the Choice of Specialization Among Medical Students and Junior Doctors in Oman: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Choosing a medical specialization is a crucial, career-defining decision for medical students and junior doctors. Objectives: This study aimed to identify variables impacting junior postgraduate doctors' and medical students' choice of specialty in Oman. Methods: A cross-sectional study was conducted at Sultan Qaboos University (SQU) and the Oman Medical Specialty Board (OMSB) in Muscat, Oman. A two-part, self-administered questionnaire was electronically distributed to 247 respondents of different positions and levels of education, including doctors enrolled in the General Foundation Program, interns, and medical students undergoing their junior and senior clinical rotations. Sociodemographic characteristics were compared to determine factors influencing the choice of medical specialization. Results: The most popular choice of specialty was pediatrics (14.6%), followed by family medicine (10.9%), psychiatry (9.3%), and general medicine (8.5%). Medical specialties were chosen more frequently than surgical or diagnostic specialties (60.7% vs. 27.5% and 10.9%, respectively), regardless of gender or current position/level. Significant variations in specialty preferences were observed based on the respondents’ level of paternal educational attainment (P = 0.026) and future desired location of residency (P < 0.001). The factors identified by the participants as most important when selecting preferred specialties were working hours/lifestyle after completion of training (77.3%), positive experiences with a clinician/teacher of a particular specialty (72.5%), and income potential (70.9%). Conclusions: The findings of this study may contribute to healthcare workforce planning strategies aimed at supporting insufficiently staffed specialties, taking into account the needs of patients as well as the interests and preferences of future doctors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».