The training paths and practice patterns of Canadian paediatric residency graduates, 2004–2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Paediatric Chairs of Canada have been proactive in workforce planning, anticipating paediatric job opportunities in academic centres. To complement this, it is important to characterize the practice profiles of paediatricians exiting training, including those working outside of tertiary care centres. OBJECTIVE: To describe the training paths and the practice patterns of Canadian paediatric residency graduates. METHODS: A survey was completed in 2010 to 2011 by Canadian program directors regarding residents completing core paediatrics training between 2004 and 2010. Data collection included training path after completing core paediatrics training and practice type after graduation. RESULTS: Of 699 residents completing their core training in paediatrics, training path data were available for 685 (98%). Overall, 430 (63%) residents completed subspecialty training while 255 (37%) completed general paediatrics training only. There was a significant increase in subspecialty training, from 59% in earlier graduates (2004 to 2007) to 67% in later graduates (2008 to 2010) (P=0.037). Practice pattern data after completion of training were available for 245 general paediatricians and 205 subspecialists. Sixty-nine percent of general paediatricians were community based while 85% of subspecialists were hospital based in tertiary or quaternary centres. Of all residents currently in practice, only 36 (8%) were working in rural, remote or underserviced areas. CONCLUSIONS: Almost two-thirds of recent Canadian paediatric graduates pursued subspecialty training. There was a significant increase in the frequency of subspecialty training among later-year graduates. Few graduates are practicing in rural or underserviced areas. Further studies are needed to determine whether these trends continue and their impact on the future paediatric workforce in Canada.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 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 ».