Personal and Practice Predictors Associated With the Income of Ontario Chiropractors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Practice-based information may allow policy makers and associations the opportunity to interpret utilization rates and anticipate the impact of future growth of professions. The objective of this study was to assess the association between income and specific personal, practice, and treatment characteristics in a sample of Ontario chiropractors. METHODS: Descriptive and regression analyses were used to assess end-of-year practice summary data obtained from a professional billing software program voluntarily submitted by 731 individual chiropractors. RESULTS: The model explained 65% of the variance in income. Significant explanatory factors regarding income were those related to treatment characteristics, with the largest contribution made by the total number of new patients seen in the year, which uniquely contributed 17% of the total variance. Personal and practice-related characteristics made significant but relatively small contributions; however, the location of the practice and years since graduation appear to impact income, especially in the formative years of practice development. CONCLUSION: The variance in annual practitioner income was predicted by a combination of personal, practice, and treatment characteristics but not surprisingly primarily by the total number of new patients seen in the year. A negative association between average treatment costs and number of patients seen suggests cost sensitivity. The results provide important benchmarks that can be used to guide expectations of new graduates and to assess future trends. Further work is needed to determine if the findings can be generalized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».