Country of training and ethnic origin of UK doctors: database and survey studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To report on the country of training and ethnicity of consultants in different specialties in the NHS, on trends in intake to UK medical schools by ethnicity, and on the specialty choices made by UK medical graduates in different ethnic groups. DESIGN: Analysis of official databases of consultants and of students accepted to study medicine; survey data about career choices made by newly qualified doctors. SETTING AND SUBJECTS: England and Wales (consultants), United Kingdom (students and newly qualified doctors). RESULTS: Of consultants appointed before 1992, 15% had trained abroad; of those appointed in 1992-2001, 24% had trained abroad. The percentage of consultants who had trained abroad and were non-white was significantly high, compared with their overall percentage among consultants, in geriatric medicine, genitourinary medicine, paediatrics, old age psychiatry, and learning disability. UK trained non-white doctors had specialty destinations similar to those of UK trained white doctors. The percentage of UK medical graduates who are non-white has increased substantially from about 2% in 1974 and will approach 30% by 2005. White men now comprise little more than a quarter of all UK medical students. White and non-white UK graduates make similar choices of specialty. CONCLUSIONS: Specialist medical practice in the NHS has been heavily dependent on doctors who have trained abroad, particularly in specialties where posts have been hard to fill. By contrast, UK trained doctors from ethnic minorities are not over-represented in the less popular specialties. Ethnic minorities are well represented in UK medical school intakes; and white men, but not white women, are now substantially under-represented.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle