Characteristics and Distribution of Graduate Medical Education Training Sites: Are We Missing Opportunities to Meet U.S. Health Workforce Needs?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Shortages of generalist physicians in primary care and surgery have been projected. Residency programs that expose trainees to community-based health clinics and rural settings have a greater likelihood of producing physicians who later practice in these environments. The objective of this study was to characterize the distribution of residency training sites in different settings for three high-need specialties-family medicine, internal medicine, and general surgery. METHOD: The authors merged 2012 data from the Accreditation Council for Graduate Medical Education Accreditation Data System and 2010 data from the Centers for Medicare and Medicaid Services hospital cost report to match training sites with descriptive data about those locations. They used chi-square tests to compare the characteristics and distribution of residency programs and training sites in family medicine, internal medicine, and general surgery. RESULTS: The authors identified 1,095 residency programs and 3,373 training sites. The majority of training occurred in private, not-for-profit hospitals. Only 48 (of 1,390; 4%) family medicine training sites and 43 (of 936; 5%) internal medicine training sites were community-based health clinics. Seventy-eight (6%) family medicine sites, 8 (1%) internal medicine sites, and 16 (2%) general surgery sites were located in rural settings. One hundred thirty (14%) internal medicine sites were Department of Veterans Affairs medical facilities compared with 78 (6%) family medicine sites and 94 (9%) general surgery sites (P < .001). CONCLUSIONS: Relatively little training occurs in rural or community-based settings. Expanding training opportunities in these low-access areas could improve physician supply there.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».