National Human Resources Survey of Clinical Neurophysiologists in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although electromyography (EMG), electroencephalography (EEG) and evoked potential (EP) studies are common investigation tools for patients with neurologic illnesses, no formal data on the manpower supply in Canada exists. Because of the importance of these on training requirements and future planning, the purpose of this study was to establish a comprehensive profile of the human resources situation in clinical neurophysiological services across Canada. METHODS: A questionnaire was sent to all clinical neurophysiologists in Canada. To capture the maximal number of respondents, a total of three rounds of mail out were done. In addition, to obtain accurate demographic data on supporting technologists, a separate survey was also carried out by the Association of Electrophysiological Technologists of Canada. RESULTS: Of the 450 clinical neurophysiologists identified and surveyed, the provincial response rate was 59 +/- 14% (mean +/- SD). Of these, the vast majority practiced in urban centres. There was substantial regional disparity in different provinces. While the wait time for most EEG and EP laboratories was less than six weeks, the wait time for EMG was substantially longer. With the age of the largest number of practitioners in their sixth decade, projected retirement over the next 15 years was 58%. The demographic distribution of the supporting technologists showed a similar trend. CONCLUSIONS: In addition to considerable regional disparity and urban/rural divide, a large percentage of clinical neurophysiologists and supporting technologists planned to retire within the coming decade. To ensure secure and high standard services to Canadians, solutions to fill this void are urgently needed.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».