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Enregistrement W2134941825 · doi:10.25011/cim.v30i4.2776

16. Postgraduate training and its effect on practice location, career choice and practice profile: Tracking 10 years of output from the University of Toronto

2007· article· en· W2134941825 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Caroline Abrahams, Sarita Verma, Richard H. Glazier, Liisa Jaakkimainen, Suzanne M. Shultz

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyWorkforceGraduation (instrument)Tracking (education)WorkloadMedical educationMedicineFamily medicinePsychologyManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to investigate the relationship between location and specialty of training and practice characteristics such as type of practice (i.e. community versus academic), socio-demographic profile of patients and their complexity, hospital/health facility affiliations and workload/productivity. The analysis required an extraction of registrant data from the University of Toronto Postgraduate Web Evaluation and Registration (POWER) system for a cohort of exiting residents and fellows from 1993 to 2003. The data extract was linked to several administrative databases held by ICES, including physician practice and billing information from the Ontario Health Insurance Plan (OHIP) and anonymized patient demographic data from the Registered Persons Database (RPDB). Results of this study will inform workforce policy issues such as the overall contribution made by Toronto graduates to Ontario, other Canadian provinces and international practice pool of physicians, trends regarding medical career choice, similarities and differences between career choices of International Medical Graduates versus Canadian Medical Graduates, impact of location/program of training, impact of length of training and profile/geography of patients served by graduates of Toronto. The study will aim to create a methodology/template for analysis that can be applied to other medical schools and catchment areas in human health resource planning. Chan B, Willett J. Factors Influencing Participation in Obstetrics by Obstetrician-Gynecologists. 2004; 103(3):493-498. Noble J, Baerlocher MO. Future Practice Profiles of Canadian Medical Trainees. Clinical and Investigative Medicine 2006; 29(4):288-289. Watson DE, Katz A, Reid RJ, Bogdanovic B, Roos N. Family Physician Workloads and Access to Care in Winnipeg: 1991 to 2001. Canadian Family Physician 2004; 171(4):339-342.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,280
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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