Exploring the Socio-Ecological Influences on Family Physicians' and Residents' Commitment to Rural Maternity Care: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rural maternity care in Canada is in crisis, with many communities losing local services. This forces rural women and families to travel for care, leading to heightened stress, expenses, and adverse outcomes. Family physicians, often the primary providers of rural maternity care, are decreasing in numbers, exacerbating the problem. Without enough providers, rural communities struggle to offer safe and accessible maternity services, risking the health of expectant mothers and families. \n \nObjective: This research aims to gain a comprehensive understanding of the socio-ecological influences that shape the commitment of family physicians and residents to practice rural maternity care. \n \nMethods: A scoping review was conducted, and database searching occurred in Ovid Medline, Ovid Embase, Ovid Emcare, and Web of Science. Primary studies and literature reviews in English were included if they discussed family physicians' and residents' experiences and perspectives in practicing and training for rural maternity care. Articles were restricted to the past 30 years. Thematic analysis was applied to analyze the data, and results were reported in tabular format. \n \nResults: Influencing factors were categorized into themes and contextualized across the socio-ecological model: 1) individual factors (i.e. interests, attitudes, motivation, burnout, risk), 2) interpersonal factors (i.e. lifestyle, interprofessional relationships, mentors), 3) organizational factors (i.e. training and professional development, work environment and practice characteristics, resources, regulation and privileging), 4) community-level factors (i.e. practice setting and location, job availability, community context), and 5) systematic factors (healthcare system structure, public policy, legal and regulatory framework). \n \nConclusion: The most salient influencing factors included challenges with Family Medicine residency training and role models, call schedule sustainability and interprofessional collaboration, as well as preserving clinical skills and financial stability with low procedural volume in rural communities. There is a need to implement evidence-based interventions targeting training, recruiting role models, interprofessional collaboration and call, and effective rural remuneration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 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 ».