Family Practice: A more balanced, not just negative narrative based on data and evidence
Notice bibliographique
Résumé
Context: Concerns about family practice are well-founded, but also negatively biased. This can fuel poor impressions among medical students and dispirit practicing family physicians. Objective: Give a balanced description of family medicine and family practice, including positive evidence that is lacking in the public narrative. Study Design and Analysis: Descriptive analysis. Pan-Canadian results based on most recent data. Datasets: Datasets from the Association of Faculties of Medicine of Canada (AFMC), Canadian Resident Matching Service (CaRMS), Canadian Institute for Health Information (CIHI), Canadian Medical Association (CMA), and College of Family Physicians of Canada (CFPC). Population Studied and Instruments: Medical students, family medicine (FM) residents, and practicing physicians in all provinces and territories. The AFMC surveys all graduating medical students in Canada (1,838 responses and response rate of 60% in 2022). CaRMS covers all residency programs in Canada (2,937 applicants in 2023). The CMA’s National Physician Health Survey (NPHS) is an open-link survey with 3,489 responses from practicing physicians in 2021. CIHI’s National Physician Database (NPDB) contains fee-for-service billing data for all physicians in Canada (269 million services in 2021). The CFPC Family Medicine Longitudinal Survey (FMLS) includes all second-year family medicine residents (53% response rate in 2022). Outcome Measures: Medical student and FM residents9 perceptions and career choices; practicing physicians9 health, satisfaction, and scope of practice. Results: 42% of graduating medical students rate their FM experiences as being “excellent”, compared to an average of 30% for other disciplines. Medical students who choose FM are highly successful in the CaRMS match; for 80% FM is their top-ranked discipline and 98% match in the first iteration. The NPHS shows that 81% of GPs have high emotional well-being, compared to 78% of medical specialists and 75% of surgical specialists. The NPDB shows that family physicians practice in broad areas; they account for 52% of all medical services, including 47% of psychotherapy counselling, 49% of hospital-based assessments, and 21% of anesthesia services. The FMLS shows that 90% of FM residents are proud to become family physicians and 98% feel they make valuable contributions. Conclusions: A more positive, balanced, and evidence-based story can and should be told about FM and family 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 | 0,099 | 0,311 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».