How early-career family physicians integrate social accountability into practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore how early-career family physicians integrated social accountability into their practices, how it shaped their practice choices, and the challenges they encountered. DESIGN: A secondary analysis of qualitative interview data. SETTING: British Columbia, Ontario, and Nova Scotia. PARTICIPANTS: Early-career family physicians. METHODS: Initially a deductive analysis was conducted using a framework for categorizing 3 different levels of social accountability (individual patient [micro], community [meso], and system [macro]). An inductive analysis was then undertaken to explore how social accountability informs practice choice and to understand challenges encountered. A reflexive thematic analysis guided the inductive process. MAIN FINDINGS: Social accountability was most commonly discussed at individual and community levels, with more limited system-level examples. Many early-career family physicians valued providing holistic care and derived professional satisfaction from meeting patient and community needs. These values, which are consistent with social accountability, informed their choice to pursue medicine and family medicine specifically. Available practice and payment models were described as barriers to socially accountable practice. Participants believed they lacked the knowledge, skills, and power to influence policy. CONCLUSION: There is a need to support practice environments that are conducive to socially accountable practice and for curricula that can provide physicians with tools to engage with community- and system-level policy issues.
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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 | 0,015 | 0,045 |
| 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 | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».