Availability of health workforce in urban and rural areas in relation to Canadian seniors
Notice bibliographique
Résumé
Geographic imbalances in health human resources exist in a health care system when the composition, level, or use of health care providers does not lead to the same optimal health-system goals in all regions. This can lead to inequitable distribution of health care services, particularly for rural and remote populations. This study aims to determine to what extent the distribution of regulated health professionals and seniors in urban and rural areas of the Canadian jurisdictions is different from one another and from the national average. Data used in this study are for the 2016 calendar year. Information about physicians was obtained from the Canadian Institute for Health Information (CIHI) Scott's Medical Database. The data for nurses (nurse practitioners, registered nurses, and licensed practical nurses) were also sourced from CIHI, Health Workforce Database. Geographic information is based on the postal code of physicians' preferred mailing address, and the residence in the case of nurses and the population. Using the Statistical Area Classification from Statistics Canada, each physician and nurse was assigned to either an urban metropolitan, urban non-metropolitan, or rural/remote area. Findings indicate that there were twice as many nurses per 1000 seniors in urban Canada than in rural Canada. However, this gap was threefold in the case of physicians. Provinces with the largest and lowest gap and international comparisons are also provided. Three broad strategies are offered for policymakers in order to mitigate this health workforce imbalance and reduce the regional shortage of nurses and physicians.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».