Patterns of physician retirement and pre-retirement activity: a populationbased cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowing when physicians retire and how they practise in the pre-retirement years is important information for health human resource planning. We identified patterns of retirement for physicians in British Columbia and the determinants of when and how physicians retire. METHODS: For this population-based retrospective cohort study, we used administrative data to examine activity levels and to identify retirements among BC's practising physicians. We included all physicians who were at least 50 years of age as of March 2006 and who had received payments for clinical services in at least 1 year between 2005/06 and 2011/12. We defined retirement as a permanent drop in monthly payments to less than $1667/month ($20 000/yr). We examined the patterns and timing of retirement by age, sex, specialty and location using linear and logistic regression models. RESULTS: Of the 4572 physicians who met the inclusion criteria, 1717 (37.6%) retired during the study period. The average age at retirement was 65.1 (standard deviation 7.8) years. Controlling for other demographic and practice characteristics, we found that women and physicians working in rural areas retired earlier, by 4.1 (95% confidence interval [CI] -4.9 to -3.2) years and 2.3 (95% CI -3.4 to -1.1) years, respectively. We found no difference in retirement age by specialty. We identified 4 patterns of pre-retirement activity: slow decline, rapid decline, maintenance and increasing activity. About 40% of physicians (440/1107) reduced their activity levels by at least 10% in the 3 years preceding retirement. INTERPRETATION: During the study period, physicians in BC - particularly women and those in rural areas - retired earlier than indicated by licensure and survey data. Many physicians reduced their practice activity in the pre-retirement years. These trends indicate that forecasts relying on licensure "head counts" are likely overestimating current and future physician supply.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».