A look at the thoracic surgery workforce in Canada: how demographics and scope of practice may impact future workforce needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study is to describe the demographics, training and practice characteristics of physicians performing thoracic surgery across Canada to better assess workforce needs. METHODS: We developed a questionnaire using a modified Delphi process to generate questionnaire items. The questionnaire was administered to all Canadian thoracic surgeons via email (n = 102) or mail (n = 35). RESULTS: In all, 97 surgeons completed the survey (71% response rate). The mean age of respondents was 47.7 (standard deviation 9.1) years; 10.3% were older than 60. Ninety respondents (88.7%) were men, 95 (81.1%) practised in English and 93 (76%) were born in Canada. Most (90.4%) had a medical school affiliation, with an equal proportion practising in community or university teaching hospitals. Only 18% of respondents reported working fewer than 60 hours per week, and 34% were on call more than 1 in 3. Three-quarters of work hours were devoted to clinical care, with the remaining time split among research, administration and teaching. Malignant lung disease accounted for 61.2% of practice time, with the remaining time equally split between benign and malignant thoracic diseases. Preoperative testing (49.4%) and insufficient operating time (49.5%) were the most common factors delaying delivery of care. More than 80% of respondents reported being satisfied with their careers, with 62.1% planning on retiring after age 60. CONCLUSION: This survey characterizes Canadian thoracic surgeons by providing specific demographic, satisfaction and scope of practice information. Despite challenges in obtaining adequate resources for providing timely care, job satisfaction remains high, with a balanced workforce supply and demand anticipated for the foreseeable future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».