Evaluation of Physician Return-for-Service Agreements in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite the widespread use of physician return-for-service (RFS) programs in Canada, few have been evaluated. We examined two types of RFS agreements (Family Medicine Bursary and Special Funded Residency Position) and (a) describe the proportion of RFS physicians who complete their service obligation and identify the predictors of completion and (b) compare the retention of RFS physicians to that of non-RFS physicians. METHODS: Using administrative data on physicians with RFS agreements in Newfoundland and Labrador (NL), Memorial University's Postgraduate Medical Education Office and the Physician and Medical Practice Database, we calculated the proportion of RFS physicians (1997-2009) who fulfilled their service obligation and also identified predictors of completion. We then followed to 2010 a cohort of physicians who started practice in NL between 2000 and 2005 to compare the retention of RFS and non-RFS physicians. RESULTS: Ninety-six (71.6%) of 134 RFS physicians fulfilled the service obligation in full. Physicians who held Special Funding Residency Position RFS agreements were 11.1 times less likely (95% CI: 4.0-33.3) to complete their service commitment than physicians who held Family Medicine Bursary RFS agreements. In the cohort of 60 RFS and 67 non-RFS physicians, 16.9% of RFS versus 41.8% of non-RFS physicians left NL by 2010 (p=0.004). RFS physicians were 3.22 times less likely (95% CI: 1.41-7.14) than non-RFS physicians to leave the province. Four years after starting practice, roughly 90% of RFS versus 60% of non-RFS physicians remained in NL; after 10 years, 70% of RFS versus 60% of non-RFS physicians remained (p=0.006). CONCLUSION: The RFS program improves the retention of physicians in NL. Using RFS tied to bursaries rather than residency positions may increase service completion and retention rates.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».