Examining the geographic distribution of French-speaking physicians in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine how many physicians in Ontario express a proficiency in providing services in the French language, and to assess the geographic distribution of such physicians. DESIGN: Population-based analysis of the 2007 College of Physicians and Surgeons of Ontario Annual Membership Renewal Survey. SETTING: Ontario. PARTICIPANTS: A total of 22 688 GPs, FPs, and other specialists certified by the College of Family Physicians of Canada and the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada who responded to the survey. MAIN OUTCOME MEASURES: First official language spoken and languages of competency to conduct practice. RESULTS: The physician-to-patient ratio by first official language spoken is 1 physician per 138 Francophone patients in Ontario. There is 1 French-speaking GP or FP for every 297 Francophone patients, and most French-speaking physicians are located in southern Ontario (91.4%), at a ratio of 1 physician per 111 Francophone patients. The most promising French-speaking physician-to-Francophone patient ratios are found in southern Ontario (1:248 for GPs and FPs, and 1:202 for other specialists) and in urban Ontario (1:266 for GPs and FPs, and 1:209 for other specialists). CONCLUSION: Clearly, there is a promising number of physicians, relative to the amount of French-speaking residents in Ontario, who identified a competency in offering services in French. However, while the number of physicians who indicated a self-assessed competency to deliver health services in French is promising, it is the maldistribution of such services that is of concern. Thus, efforts must be made to attract French-speaking physicians to areas where there is the greatest demand, particularly in the northern part of the province.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».