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Enregistrement W2158646031 · doi:10.1111/j.1572-0241.2006.00973.x

International Comparisons of Manpower in Gastroenterology

2007· review· en· W2158646031 sur OpenAlexaffabout
Paul Moayyedi, Joshua Tepper, Robert J. Hilsden, Linda Rabeneck

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2007
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of CalgaryMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationHealth careFamily medicineInternal medicineEnvironmental healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health-care systems vary among countries and we were interested in how this might impact on gastroenterology manpower. We assessed the number of gastroenterologists in Canada and compared this with four countries where data were available over the Internet in either French or English. The number of gastroenterologists per 100,000 of the population was 3.9 in the United States, 3.48 in France, 2.1 in Australia, 1.83 in Canada, and 1.41 in the U.K. This variation in number of gastroenterologists was not reflected in the overall number of specialists per 100,000, which was similar in all five countries. Furthermore, the difference in gastroenterology manpower did not correlate with the amount of gross domestic product spent on health care. Countries with a low number of gastroenterologists per 100,000 all had a strong primary-care gatekeeper system, although this observation may be coincidental, as only five countries were studied. Canada had the most equitable distribution of gastroenterologists across the country with only modest differences among provinces. The United States had the most variation in the number of gastroenterologists per 100,000 of the population among states.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreSynthèse

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

En bref

Citations50
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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