Radiation Oncology Workforce Recruitment Survey of 2000-2010 Graduates: Is There Need for Better Physician Resource Planning?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF THE STUDY: To survey employment and training characteristics of Canadian radiation oncology training program graduates and foreign medical graduates with Canadian radiation oncology post-graduate education or specialist certification. METHODS: A 38-question, web-based survey was distributed to radiation oncologists who completed specialty training between 2000-2010. RESULTS: Out of 256 radiation oncologists contacted, 148 completed the survey (58% response rate). Thirty-two respondents (22%) were foreign MD graduates. One-hundred and fifteen respondents (78%) undertook fellowship training after residency. Many Canadian MD graduates (77%) and foreign MD graduates (34%) had staff positions in Canada, while 11% of all respondents had staff positions outside Canada, and 21% did not have a commitment for staff employment. Of the 31 respondents without a staff position, 22 graduated from Canadian residency training in 2009 or 2010, and 21 had completed medical school training in Canada. CONCLUSIONS: The majority of respondents were successful in securing staff positions in Canada. A sizeable proportion extended training with fellowships. New graduates may have more difficulty in finding Canadian staff positions in radiation oncology in the near future. Implications for specialty training programs and for an improved national strategy for physician resource planning are discussed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».