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Enregistrement W1729520309 · doi:10.1186/s12960-015-0061-z

Projections of specialist physicians in Mexico: a key element in planning human resources for health

2015· article· en· W1729520309 sur OpenAlexfundno aff
Gustavo Nígenda, José Alberto Muños Hernández

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityInternational Development Research Centre
Mots-clésProductivityElement (criminal law)Supply and demandHealth administrationHuman resourcesHealth services researchPublic healthService (business)BusinessMedicineMarketingEconomicsEconomic growthNursingManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Projections are considered a useful tool in the planning of human resources for health. In Mexico, the supply and demand of specialist doctors are clearly disconnected, and decisions must be made to reduce labour market imbalances. Thus, it is critical to produce reliable projections to assess future interactions between supply and demand. Using a service demand approach, projections of the number of specialist physicians required by the three main public institutions were calculated using the following variables: a) recent recruitment of specialists, b) physician productivity and c) retirement rates. Two types of scenarios were produced: an inertial one with no changes made to current production levels and an alternative scenario adjusted by recommended productivity levels. Results show that institutions must address productivity as a major policy element to act upon in future contracting of specialist physicians. The projections that adjusted for productivity suggest that the hiring trends for surgeons and internists should be maintained or increased to compensate for the increase in demand for services. In contrast, due to the decline in demand for obstetric and paediatric services, the hiring of new obstetrician-gynaecologists and paediatricians should be reduced to align with future demand.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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