Practice Patterns in Pediatric Critical Care Medicine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To obtain current data on practice patterns of the U.S. pediatric critical care medicine workforce. DATA SOURCES: Membership of the American Academy of Pediatrics Section on Critical Care and individuals certified by the American Board of Pediatrics in pediatric critical care medicine. STUDY SELECTION: All active members of the American Academy of Pediatrics Section on Critical Care, and nonduplicative individuals certified by the American Board of Pediatrics in pediatric critical care medicine, were classified as eligible to participate in this electronically administered workforce survey. DATA EXTRACTION: Data were extracted by a doctorate-level research professional. Extracted data included demographic information, work environment, number of hours worked, training, clinical responsibilities, work satisfaction and burnout, and plans to leave the practice of pediatric critical care medicine. DATA SYNTHESIS: Of 1,857 individuals contacted, 923 completed the survey (49.7%). The majority of respondents were white, male, non-Hispanic, university-employed, and taught residents. Respondents who worked full time were on clinical intensive care service for a median of 15 wk/yr and responsible for a median of 13 ICU beds, working a median of 60 hr/wk. Total night call responsibility was a median of 60 nights/yr; about half of respondents indicated night call was in-hospital. Fewer than half were engaged in basic science or clinical research. Compared with earlier data, there was minimal change in work hours and proportion of time devoted to research, but there was an increase in the proportion of female pediatric critical care medicine physicians. CONCLUSIONS: These data provide a description of the typical intensivist and a snapshot of the current pediatric critical care medicine workforce, which may be experiencing a mild-to-moderate undersupply. The results are useful for assessing the current workforce and valuable for future planning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».