MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2038602402 · doi:10.2310/7750.2008.07071

Canaries in the Mineshaft: The Dermatology Workforce Shortage in Eastern Ontario

2008· article· en· W2038602402 sur OpenAlexaffabout
Caroline E. Heughan, Nordau Kanigsberg, Esiahas Amdemichael, Dean Fergusson, Darcy Ammerman

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWorkforceEconomic shortageMentorshipWorkloadFamily medicineDermatologyMedical educationEconomic growthManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The number of dermatology residency positions in Canada has not reflected the growing workforce shortage. Until 2005, all dermatology residents at the University of Ottawa were committed to return to their funding area at the completion of their training. This has left Eastern Ontario with a critical shortage of dermatologists. OBJECTIVE: To survey dermatologists practicing in Eastern Ontario to understand the basis of the workforce shortage and outlook for the future. METHODS: Mailed surveys sent in 1999, 2003, and 2006 to all dermatologists in Eastern Ontario requesting demographic information, workload data, and future career plans. RESULTS: There was a 100% response rate in each survey year. Between 1999 and 2006, the total number of practicing dermatologists decreased from 26 to 23, whereas the average age increased from 51.4 to 57.4 years. The waiting time to see new and returning patients increased, from 5.8 to 18.5 weeks and 4.9 to 11.8 weeks, respectively. Ten of the 23 dermatologists practicing in 2006 plan to retire within the next 5 years. CONCLUSIONS: The inadequate supply of dermatologists in Eastern Ontario will increasingly threaten patient care. This emphasizes the need for additional funding for dermatology training positions, continued mentorship, and improved dermatology training for nondermatologists.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cutaneous Medicine and SurgeryMême sujetCutaneous Melanoma Detection and ManagementTravaux en français237 207