A systematic review of physician retirement planning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physician retirement planning and timing have important implications for patients, hospitals, and healthcare systems. Unplanned early or late physician retirement can have dire consequences in terms of both patient safety and human resource allocations. This systematic review examined existing evidence on the timing and process of retirement of physicians. Four questions were addressed: (1) When do physicians retire? (2) Why do some physicians retire early? (3) Why do some physicians delay their retirement? (4) What strategies facilitate physician retention and/or retirement planning? METHODS: English-language studies were searched in electronic databases MEDLINE, Web of Science, Scopus, CINAHL, AgeLine, Embase, HealthSTAR, ASSA, and PsycINFO, from inception up to and including March 2016. Included studies were peer-reviewed primary journal articles with quantitative and/or qualitative analyses of physicians' plans for, and opinions about, retirement. Three reviewers independently assessed each study for methodological quality using the Newcastle-Ottawa Scale for quantitative studies and Critical Appraisal Tool for qualitative studies, and a fourth reviewer resolved inconsistencies. RESULTS: In all, 65 studies were included and analyzed, of which the majority were cross-sectional in design. Qualitative studies were found to be methodologically strong, with credible results deemed relevant to practice. The majority of quantitative studies had adequate sample representativeness, had justified and satisfactory sample size, used appropriate statistical tests, and collected primary data by self-reported survey methods. Physicians commonly reported retiring between 60 and 69 years of age. Excessive workload and burnout were frequently cited reasons for early retirement. Ongoing financial obligations delayed retirement, while strategies to mitigate career dissatisfaction, workplace frustration, and workload pressure supported continuing practice. CONCLUSIONS: Knowledge of when physicians plan to retire and how they can transition out of practice has been shown to aid succession planning. Healthcare organizations might consider promoting retirement mentorship programs, resource toolkits, education sessions, and guidance around financial planning for physicians throughout their careers, as well as creating post-retirement opportunities that maintain institutional ties through teaching, mentoring, and peer support.
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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 | 0,023 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».