The Canadian Otolaryngology–Head and Neck Surgery Workforce in the Urban‐Rural Continuum: Longitudinal Data from 2002 to 2013
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To evaluate the proportion of otolaryngology–head and neck surgery (OHNS) providers who are rural versus urban based from 2002 to 2013. Secondary objective was to present perspectives of rural primary care providers on unmet needs for OHNS services. Study Design Mixed methods database analysis and prospective survey. Setting National administrative database. Subjects and Methods The Canadian Medical Association OHNS provider Masterfile and the Statistics Canada postal code file were used to determine provincial, urban, rural, and Aboriginal group care coverage. The Society of Rural Physicians of Canada was surveyed to explore care delivery and unmet needs for OHNS and audiology. Descriptive statistics and linear regression were used to describe results. Results Ontario and Quebec had the largest annual OHNS physician growth (6.38 providers/year; r 2 = 0.94) versus stagnant growth in the territories. The clear majority of OHNS providers are in urban centers, and rural OHNS coverage is decreasing annually (–0.33 providers/year, r 2 = 0.28). There are no OHNS providers in 485 population centers where Aboriginal groups are located. A survey of 40 rural primary care providers reported that OHNS care is most commonly delivered through seasonal visits to a local facility, with otology (hearing loss, chronic ear disease) and rhinology (nonmalignant nasal or sinus conditions) as the most frequently reported unmet needs. Conclusion From 2002 to 2013, OHNS coverage showed a trend for urban consolidation. Most Aboriginal groups may have decreased access to care, as there are no OHNS providers in 485 population centers where reserves are located. There is an unmet need for specialized OHNS services reported by rural primary care physicians, especially otology and rhinology.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».