National Survey to Identify Subspecialties at Risk for Physician Shortages in Canadian Academic Radiology Departments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify subspecialty fields in Canadian academic radiology departments that are at risk for future manpower shortages. To determine reasons for the potential shortages and suggest potential solutions. METHODS: An anonymous online survey was sent by e-mail to radiology residents and academic radiology department heads in Canada. The survey was open from April 1 to August 1, 2006. Statistical analysis by using the SAS Frequency Procedure was performed on the results. RESULTS: Interventional radiology, neuroradiology, mammography, cardiac imaging, and pediatric radiology were identified as areas in which there will be increasing workforce demands. Mammography, pediatric radiology, and cardiac imaging were identified as areas in which there will be a potential decrease in supply. Of the residents, 65.83% intended on pursuing subspecialty training. Priorities were interesting work, job availability, and work schedule. Nuclear medicine, mammography, pediatric radiology, and interventional radiology were identified as the top 4 areas in which residents specifically did not want to pursue further subspecialty training. Only 15% of resident respondents received career counseling during residency, and only 50% of those residents thought it was adequate. CONCLUSIONS: Our survey results indicate that mammography, cardiac imaging, and pediatric radiology are at risk for manpower shortages, and interventional radiology may be at risk. Increased efforts to recruit trainees may be necessary to ensure that these subspecialties maintain their presence in the future. Only 15% of the surveyed residents received career counseling during residency. This is a relatively untapped forum that academic staff could use to help recruit new trainees into these underserved subspecialties.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».