Navigating early career intentions: A qualitative study of influences on specialty choices for medical students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical students' career intentions and choices are shaped early in their education, at a time when their interaction with various specialties and professional influences is both formative and essential. Despite this being a pivotal period, the literature offers limited insights into what drives students' specialty choices during these early stages. Our study seeks to address this gap by exploring how medical trainees engage in sensemaking around specialty choice, navigating the interplay between individual aspirations, institutional contexts and perceived professional expectations. METHODS: We conducted an interpretive descriptive study with two consecutive student cohorts at a francophone university in Canada during the implementation of a new medical campus site. Using purposive convenience and snowball sampling, we held 10 focus groups (in-person and virtual): six with first- and second-year medical students and four with clinical teachers. Inductive thematic analysis was employed to interpret the data, enabling us to identify key patterns and relationships between participant perspectives. RESULTS: The participants' perspectives organised around five key themes including (a) navigating career indecision and decision-making processes, (b) role of lifestyle, work-life balance, and career sustainability, (c) role of early educational experiences in career selection, (d) influence of mentorship and role models on career orientation, and (e) hidden curriculum and perceptions of specialty prestige. CONCLUSION: This study offers insights into the factors influencing medical students' specialty choices early in their training. By identifying actionable elements within the undergraduate medical curriculum and the broader learning environment, training programmes can better support students in making well-informed career decisions.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».