Unemployment in an Underserviced Specialty?: The Need for Co-ordinated Workforce Planning in Canadian Neurosurgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A recent report suggested that newly trained Canadian neurosurgeons are experiencing difficulty finding employment in Canada. Such occurrences, in combination with recent certification restrictions imposed in the US, have resulted in increasing concern that we will shortly be seeing a surplus of graduating neurosurgeons in Canada. The purpose of this study was to develop a better understanding of training and employment patterns in the Canadian neurosurgical workforce. METHODS: Using a database provided by the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada, the current practice location of recent (1990-2002) neurosurgical certificants and a list of all neurosurgeons practicing in Canada were generated. From these data the number of surgeons per 100,000 patient population, and the number of residents required to maintain this workforce were determined. RESULTS: Practice location could be identified for 183/189 individuals who passed their qualifying examination in neurosurgery during this time. Only 45% of them are currently practicing in Canada. The current service ratio for this specialty is 0.65 per 100,000 population overall. Although 14.6 residents/year are being trained, only 6.5/year are required to maintain the existing neurosurgical workforce. CONCLUSIONS: Our data supports the concern about an imminent employment crisis for young neurosurgeons in Canada with more than twice the required number of residents being trained. However, this shortfall of staff positions is at a time when the specialty may be underservicing the country's population. These results highlight the necessity for more cohesive workforce planning in Canada, and in particular, ensuring the appropriate balance between training and need.
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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 | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle