Medical Students’ Insight into Foundation Training (MEDSIFT): a National Cross-Sectional Online Survey reveals close to 50% are considering a career outside the NHS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The new preference-informed allocation (PIA) system introduced for the 2024 UK cohort Foundation Programme (UKFPO) marks a shift away from the traditional meritocratic 'ranking' used in previous years. Instead of appointment to Foundation Programme places, PIA is a computer-generated allocation and deanery preferencing system. This change has raised numerous concerns among both students and clinicians. AIMS: To investigate the opinions of medical students on the new UKFPO PIA system. METHODOLOGY: An online questionnaire was distributed to medical students graduating in 2024, 2025, or 2026 across the UK. RESULTS: In total, 2297 responses were collected and 2288 were included in the study. Overall, 51.6% (n = 1183) of respondents felt the PIA system was unfair, 76.3% (n = 1746) felt they had lost control of their application, and 46.3% (n = 1049) had noticed a negative effect on their physical or mental health. Notably, 48.2% (n = 1094) of students who responded are now considering a career outside the National Health Service (NHS). CONCLUSIONS: Overall, the PIA system falls short of students' expectations and has led to record numbers of students considering careers outside the NHS. Further changes to this system are needed and should aim to address fairness and equity while rewarding students for their hard work. According to these data, the PIA system risks further deteriorating workforce morale and attrition rates.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».