Diversity of Pediatric Workforce and Education in 2012 in Europe: A Need for Unifying Concepts or Accepting Enjoyable Differences?
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
OBJECTIVE: To evaluate differences in child health care service delivery in Europe based on comparisons across health care systems active in European nations. STUDY DESIGN: A survey involved experts in child health care of 40 national pediatric societies belonging both to European Union and non-European Union member countries. The study investigated which type of health care provider cared for children in 3 different age groups and the pediatric training and education of this workforce. RESULTS: In 24 of 36 countries 70%-100% of children (0-5 years) were cared for by primary care pediatricians. In 12 of 36 of countries, general practitioners (GPs) provided health care to more than 60% of young children. The median percentage of children receiving primary health care by pediatricians was 80% in age group 0-5 years, 50% in age group 6-11, and 25% in children >11 years of age. Postgraduate training in pediatrics ranged from 2 to 6 years. A special primary pediatric care track during general training was offered in 52% of the countries. One-quarter (9/40) of the countries reported a steady state of the numbers of pediatricians, and in one-quarter (11/40) the number of pediatricians was increasing; one-half (20/40) of the countries reported a decreasing number of pediatricians, mostly in those where public health was changing from pediatric to GP systems for primary care. CONCLUSIONS: An assessment on the variations in workforce and pediatric training systems is needed in all European nations, using the best possible evidence to determine the ideal skill mix between pediatricians and GPs.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle