Which Students Will Choose a Career in Psychiatry?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In Canada, availability of and access to mental health professionals is limited. Only 6.6% of practising physicians are psychiatrists, a situation unlikely to improve in the foreseeable future. Identifying student characteristics present at medical school entry that predict a subsequent psychiatry residency choice could allow targeted recruiting or support to students early on in their careers, in turn creating a supply of psychiatry-oriented residency applicants. METHOD: Between 2002 and 2004, data were collected from students in 15 Canadian medical school classes within 2 weeks of commencement of their medical studies. Surveys included questions on career preferences, attitudes, and demographics. Students were followed through to graduation and entry data linked anonymously with residency choice data. Logistic regression was used to identify early predictors of a psychiatry residency choice. RESULTS: Students (n = 1502) (77.4% of those eligible) contributed to the final analysis, with 5.3% naming psychiatry as their preferred residency career. When stated career interest in psychiatry at medical school entry was not included in a regression model, an exit career choice in psychiatry was predicted by a student's desire for prestige, lesser interest in medical compared with social problems, low hospital orientation, and not volunteering in sports. When an entry career interest in psychiatry was included in the model, this variable became the only predictor of an exit career choice in psychiatry. CONCLUSION: While experience and attitudes at medical school entry can predict whether students will chose a psychiatry career, the strongest predictor is an early career interest in psychiatry.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».