Low-income Barriers and Facilitators to a Career in Medicine
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Students from low-income backgrounds (LIB) have been underrepresented in Canadian medical schools for over fifty years. Despite our awareness of this problem, little is known about the experiences of aspiring physicians from LIB in Canada who are working towards medical school admission. As a result, we do not have insight into the barriers and facilitators that may be used to increase the representation of students from LIB in Canadian medical schools. METHODS: This thesis describes a qualitative description interview study aimed at understanding the experiences of aspiring physicians from LIB as they attempt to gain entry to medical school. We conducted semi-structured interviews with 15 participants at different stages of their undergraduate, master’s, and non-medical professional education. RESULTS: We used the theories of intersectionality and identity capital as a theoretical framework for identifying barriers and facilitators to a career in medicine. Participants experienced social, identity-related, economic, structural, and informational barriers to a career in medicine. Intrinsic facilitators included motivation, self-confidence, attitude, strategy, information seeking and sorting, and financial literacy and increasing income. Extrinsic facilitators were social, informational, financial, and institutional in nature. CONCLUSION: This study fills existing gaps in the literature by identifying the pre-admissions barriers and facilitators encountered by aspiring physicians from LIB. This information will be useful to medical schools, organizations, and researchers interested in supporting underrepresented groups. Given that medical students from LIB are more likely to serve underserved populations, this is relevant to Canadian medical schools’ social accountability commitment to producing physicians that meet the health needs of marginalized and vulnerable patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,259 | 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 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 ».