Growing Old Together: The Influence of Population and Workforce Aging on Supply and Use of Family Physicians
Notice bibliographique
Résumé
Canadians have expressed concern that access to a family physician (FP) has declined precipitously. Yet FP-topopulation ratios remained relatively stable over the last decade, and there were perceptions of physician surpluses, at least in urban centres, 10 years ago. We evaluated whether demographic changes among patients and FPs, and in the volume of care received and provided over the period, contribute to this paradox. Given the relationship between age and FP use in fiscal year 1991/1992, an aging population should have been associated with a 2 per cent increase in visits by 2000/2001. Likewise, given the relationship between FP age and workloads in 1991/1992, an aging workforce should have been associated with a 12 per cent increase in service provision a decade later. Yet visit rates and average FP workloads remained unchanged. There was an increase in age-specific rates of FP use among older adults and a decline in rates among the young, and an increase in age-specific workloads such that older FPs provided many more services than their predecessors (30%) and younger FPs provided many fewer (20%). In terms of impact on future requirements for FPs, both changes in age-specific rates of use, and changes in age-specific patterns of FP productivity, trump population aging as key drivers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».