Practice patterns of graduates of a CCFP(EM) residency program
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the practice settings of graduates of a residency program that leads to a Certificate of Special Competence in Emergency Medicine (CCFP[EM]). Design Web-based survey using standard Dillman methodology. Setting Canada. Participants All graduates of the CCFP(EM) residency training program at the University of Toronto (U of T) in Ontario between 1982 and 2009. Main outcome measures Practice type and location, job satisfaction, and nonclinical EM activities of graduates of a CCFP(EM) residency program. Results Of 146 graduates surveyed, 88 responded (response rate of 60.3%). All of the respondents indicated that they had practised EM at some point after completing the CCFP(EM) program at U of T. At survey completion, 76.7% were practising EM. Of the EM-practising cohort, 93.9% worked in urban or suburban hospitals as opposed to rural settings. Those practising EM expressed high levels of job satisfaction, with 83.3% reporting a score of 8 or higher on a 10-point satisfaction scale. Most (57.0%) of the graduates of the CCFP(EM) residency program at U of T had participated in leadership activities in EM on local, provincial, or national levels. Conclusion Most graduates of the CCFP(EM) residency program continue to practise EM, and most of them practise in urban and suburban environments. The low attrition rate of CCFP(EM) graduates should be regarded as a success of the CCFP(EM) program, and the geographic distribution of all physicians, including EM providers, warrants further study to help plan future physician resources in Canada.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».