Shifting tides in the emigration patterns of Canadian physicians to the United States: a cross-sectional secondary data analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relative ease of movement of physicians across the Canada/US border has led to what is sometimes referred to as a 'brain drain' and previous analysis estimated that the equivalent of two graduating classes from Canadian medical schools were leaving to practice in the US each year. Both countries fill gaps in physician supply with international medical graduates (IMGs) so the movement of Canadian trained physicians to the US has international ramifications. Medical school enrolments have been increased on both sides of the border, yet there continues to be concerns about adequacy of physician human resources. This analysis was undertaken to re-examine the issue of Canadian physician migration to the US. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of the 2015 American Medical Association (AMA) Masterfile to identify and locate any graduates of Canadian schools of medicine (CMGs) working in the United States in direct patient care. We reviewed annual reports of the Canadian Resident Matching Service (CaRMS); the Canadian Post-MD Education Registry (CAPER); and the Canadian Collaborative Centre for Physician Resources (C3PR). RESULTS: Beginning in the early 1990s the number of CMGs locating in the U.S. reached an all-time high and then abruptly dropped off in 1995. CMGs are going to the US for post-graduate training in smaller numbers and, are less likely to remain than at any time since the 1970's. CONCLUSIONS: This four decade retrospective found considerable variation in the migration pattern of CMGs to the US. CMGs' decision to emigrate to the U.S. may be influenced by both 'push' and 'pull' factors. The relative strength of these factors changed and by 2004, more CMGs were returning from abroad than were leaving and the current outflow is negligible. This study supports the need for medical human resource planning to assume a long-term view taking into account national and international trends to avoid the rapid changes that were observed. These results are of importance to medical resource 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 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 | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».