From passion to practice: clinician teachers’ insights on family medicine obstetrical care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Declining numbers of family physicians (FPs) provide obstetrical care-an essential service. Exploring reasons why current family medicine obstetrics (FM-OB) clinician teachers chose this field and what motivates them to continue may inform retention strategies and inspire future family medicine learners. Our objective was to explore perspectives of academic FPs who practice FM-OB with the goal of increasing recruitment of future FM-OB practitioners and retention of those currently practicing FM-OB. Methods: Academic FP clinician teachers from three urban multidisciplinary Canadian centers who currently practice FM-OB and deliver at one hospital participated in 60-minute, semi-structured interviews. Questions explored participant experiences providing FM-OB care. Interviews were audio-recorded, transcribed and analyzed using a constant comparison method of descriptive thematic analysis. Results: There were 10 participants. The data revealed an overarching theme highlighting three key influences on the decision to start and continue practicing FM-OB: 1) Individual; 2) Interpersonal, and 3) Systemic influences. Early experiences with positive feedback, hands-on skills, and positive role models shaped their decisions to start. The joy derived from this work, mentorship, patient relationships, and a supportive environment fueled their commitment to continue practicing. Conclusion: This study highlights the importance of early learning experiences, effective role models, and supportive systemic factors in encouraging trainees to practice FM-OB and retaining FPs in this field. By also identifying the sources of joy in FM-OB and promoting work-life balance, these findings can help inform programs to retain FM-OB providers and inspire future family medicine learners.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| 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 ».