Are the career choices of paediatric residents meeting the needs of academic centres in Canada?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Responsibility for training paediatric medical subspecialists in Canada lies primarily with the 16 academic paediatric departments. There has been no mechanism to assess whether the number of residents in training will meet the needs of currently vacant positions and/or the predicted vacancies to be created by anticipated faculty retirement in the next five years across the different paediatric medical subspecialties. HYPOTHESIS: At the present time, the training of the paediatric physician is not linked with the current and future needs of the academic centres where the vast majority of these paediatric subspecialists are employed. METHODS: The academic paediatric workforce database of the Paediatric Chairs of Canada (PCC) for the surveys obtained in 2009/2010 were analyzed. Data included the number of physicians working in each subspecialty, the number of physicians 60 years of age or older, as well as the number of residents and their level of training. RESULTS: There are some paediatric subspecialties in which the actual number of trainees exceeds the currently predicted need (eg, cardiology, critical care, hematology-oncology, nephrology, neurology, emergency medicine and genetic-metabolic). On the other hand, for other specialties (eg, adolescent medicine, developmental paediatrics, gastroenterology and neonatology), assuming there is no significant change to selection patterns, an important gap will persist or appear between the need and the available human resources. CONCLUSION: The present analysis was the first attempt to link the clinical orientation of trainees with the needs of the academic centres where the vast majority of these paediatric subspecialists work.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».