Challenges and strategies for determining workforce requirements in plastic surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate projections of the future plastic surgeon workforce are essential to provide a high standard of care and to properly allocate scarce health care resources. This is not a straightforward task. Longstanding concerns over physician surpluses have been replaced by fears of physician shortages. METHODS: A review of previous efforts to predict future plastic surgeon workforce requirements highlights the challenges associated with deriving a solution. Physician workforce is dependent on numerous factors, including both physician-supply factors, such as practice patterns and age, and population-demand factors including disease burden and socioeconomic factors. Factors unique to plastic surgery, such as overlap with other specialties and performance of uninsured services, must also be considered. Previous strategies from other areas of medicine are described with associated strengths and weaknesses. These strategies include needs- and demand-based approaches, economic analysis and benchmarking. Finally, the need for appropriate outcomes from which to assess adequacy of physician supply is discussed. CONCLUSIONS: Projections of future plastic surgeon workforce requirements must not only consider a multitude of physician supply and population demand factors, but also factors unique to plastic surgery. Future strategies to predict workforce requirements should balance the strengths and weaknesses of each approach with the data and outcomes available in plastic surgery.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».