Measuring the Rheumatology Workforce in Canada: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The number of rheumatologists per capita has been proposed as a performance measure for arthritis care. This study reviews what is known about the rheumatologist workforce in Canada. METHODS: A systematic search was conducted in EMBASE and MEDLINE using the search themes "rheumatology" AND "workforce" AND "Canada" from 2000 until December 2014. Additionally, workforce databases and rheumatology websites were searched. Data were abstracted on the numbers of rheumatologists, demographics, retirement projections, and barriers to healthcare. RESULTS: Twenty-five sources for rheumatology workforce information were found: 6 surveys, 14 databases, 2 patient/provider resources, and 3 epidemiologic studies. Recent estimates say there are 398 to 428 rheumatologists in Canada, but there were limited data on allocation of time to clinical practice. Although the net number of rheumatologists has increased, the mean age was ≥ 47.7 years, and up to one-third are planning to retire in the next decade. There is a clustering of rheumatologists around academic centers, while some provinces/territories have suboptimal ratios of rheumatologists per capita (range 0-1.1). Limited information was found on whether rural areas are receiving adequate services. The most consistent barrier reported by rheumatologists was lack of allied health professionals. CONCLUSION: In Canada there are regional disparities in access to rheumatologist care and an aging rheumatologist workforce. To address these workforce capacity issues, better data are needed including information on clinical full-time equivalents, delivery of care to remote communities, and use of alternative models of care to increase clinical capacity.
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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 | 0,013 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,063 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».