Association between family medicine residents’ practice intentions and their initial professional activities
Notice bibliographique
Résumé
Context: Amidst the ongoing crisis in family medicine (FM) in Canada, there is an increased need to gauge the future practice patterns of family physicians (FPs). Examining the intentions of FM learners provides insight into the future practice behaviors of FPs. Objective: This study examines the trends in FM residents’ intentions regarding different FM care domains compared with the actual practice patterns observed among early career FPs post-residency training Study design and analysis: Weighted, self-reported data from exiting FM residents and practicing FPs were analyzed over five years. The same cohorts at exit from training and three years into practice were examined and trends were analyzed across the years for the care domains Datasets: Data from the FM Longitudinal exit and in-practice surveys was used. Exiting cohorts of FM residents from 2016 to 2020 (average cohort n=862, average response rate=60%) and corresponding early career FPs at three years post-residency, from 2019 to 2023 (average n=318, average response rate=20%). Population Studied: Canadian FM residents and FPs at three years post-residency Instrument: The FM Longitudinal survey which is administered by Canadian FM residency programs and the College of Family Physicians of Canada Outcome measures: Practice trends in 15 domains of care Results: Analysis reveals a high correlation between reported practice intentions by exiting FM residents and the choices made in determining their future practice scope across all domains of care (r2 = 0.93). A declining trend in practice intentions among exiting FM residents was observed for over half the domains of care. In contrast, upward practice trends were observed for 9 out of 15 domains among early career FPs. Conclusion: The correlation between practice intentions when exiting residency training and decisions on actual future practice scope in early career is consistent with earlier published findings. These findings offer insight into how residency training influences the practice choices of early career FPs. The FM Longitudinal Survey data can serve as a valuable source for forecasting the future scope of family practice and help enhance health workforce planning.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».