The landscape of family medicine in India – A cross-sectional survey study
Notice bibliographique
Résumé
Family medicine was recognized as a distinct specialty in India in the early 1980s, but it is at an early stage of implementation. There are few training programs, and little is known about family physicians' training, perceptions, and current practices. This paper describes the findings from the first national survey of family medicine in India. We administered the Landscape of Family Medicine in India survey to members of the Academy of Family Physicians of India and used a respondent-driven sampling approach to increase our reach between November 2020 and March 2021. Descriptive statistics were used to describe the data. Chi-square tests of independence were used to explore differences between family physicians who completed full-time in-person training versus those who completed part-time, blended or distance training and to look for associations between services provided and the rurality of practice location. We had 272 respondents. 61.0% of respondents completed a full-time in-person residency program, while 39.0% completed a part-time distance or blended-type program. Most respondents reported that postgraduate training in family medicine increased their confidence in practice, their scope of primary care practice, and the ability to work as a team with non-physician primary care providers, irrespective of the type of training. Family physicians appear to engage in comprehensive practice, with 88.9% practicing outpatient family medicine. Our sample found that the proportion of family physicians working in rural areas is higher than the proportion of all physicians in India, with 39.3% of our sample working rurally. Those who work rurally were more likely to offer minor office-based surgeries, casting and splints, and conduct vaginal deliveries. 48.3% of respondents work principally in the primary care sector. Postgraduate family medicine training should be scaled up to support improving gaps seen in primary care and primary health care.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».