Attractiveness of employment sectors for physical therapists in Ontario, Canada (1999-2007): implication for the long term care sector
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recruiting and retaining health professions remains a high priority for health system planners. Different employment sectors may vary in their appeal to providers. We used the concepts of inflow and stickiness to assess the relative attractiveness of sectors for physical therapists (PTs) in Ontario, Canada. Inflow was defined as the percentage of PTs working in a sector who were not there the previous year. Stickiness was defined as the transition probability that a physical therapist will remain in a given employment sector year-to-year. METHODS: A longitudinal dataset of registered PTs in Ontario (1999-2007) was created, and primary employment sector was categorized as 'hospital', 'community', 'long term care' (LTC) or 'other.' Inflow and stickiness values were then calculated for each sector, and trends were analyzed. RESULTS: There were 5003 PTs in 1999, which grew to 6064 by 2007, representing a 21.2% absolute growth. Inflow grew across all sectors, but the LTC sector had the highest inflow of 32.0%. PTs practicing in hospitals had the highest stickiness, with 87.4% of those who worked in this sector remaining year-to-year. The community and other employment sectors had stickiness values of 78.2% and 86.8% respectively, while the LTC sector had the lowest stickiness of 73.4%. CONCLUSION: Among all employment sectors, LTC had highest inflow but lowest stickiness. Given expected increases in demand for services, understanding provider transitional probabilities and employment preferences may provide a useful policy and planning tool in developing a sustainable health human resource base across all employment sectors.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».