Management of Medical Oncology Services in Canada: Redefined Workload With a Novel Supply-and-Demand Workforce Projection Model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We developed a workforce-planning model to predict Canadian medical oncologist (MO) supply and clinical demand during the next 10 years. MATERIALS AND METHODS: A forward calculation model was created to forecast the balance of MO supply and demand. MO supply was estimated by using Canadian Institute for Health Information, Canadian Medical Association, and Canadian Post-MD Education Registry data. Care demand was estimated by using data from Canadian Cancer Statistics and Alberta Cancer Registry. The Canadian Royal College MO Committee confirmed its face validity. RESULTS: The MO workforce is expected to grow from 541 staff in 2016 to 830 staff in 2026. During this period, new hires will increase from 39 to 56 per year, and departures will increase from 15 to 24 per year. Although cancer incidence rates will grow from 202,149 to 257,497, a projected increase in MO supply will mean fewer initial consultations, from an average of 168.5 consultations per MO in 2016 to 129.2 consultations per MO in 2026. The initiation of systemic therapy is projected to remain stable at 102.3 new systemic therapy starts per MO per year. CONCLUSION: We have developed a forward calculation MO workforce model that predicts a growing Canadian MO workforce and redefines MO workload dynamics. MO providers will increasingly support more follow-up care with the initiation of multiple lines of systemic therapy relative to the medical management of patients at the time of initial cancer diagnosis. Workload metrics, including follow-up and new therapy initiation rates, must be measured to appropriately to meet increasingly complex and growing care demands.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».