Factors Associated with Dual Practice in Surgery Specialists: Application of Multi-Level Analysis on National Registry Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dual practice by surgery specialists is a widespread issue across health systems. This study aimed to determine the level of dual practice engagement and its related factors among Iran's surgery specialists. METHODS: A pre-structured form was developed to collect the data about surgery specialists worked in all 925 Iran hospitals in 2016. The forms were sent to the hospitals via medical universities in each province. The data were merged at the national level and matched using medical council ID codes, national ID codes and eventually a combination of the first name, surname and father's name. Multilevel logistic regression was used to assessing the association between dual practice with study variables. RESULTS: 93% response rate) and 6405 (57% of) engaged in DP on total. Urinary tract & genital and neurosurgery specialties had the highest rank with 69%. DP was more frequent in specialists with higher age and experience, populated provinces, higher deprivation, and share of private hospitals. Faculty physicians (OR=0.69), full-time geographic physicians (OR=0.17), specialists with more than 25 years' experience (OR=2.59) and age more than 40 yr (OR=1.3) had significant association with dual practice. CONCLUSION: Multi-approach strategy is needed to control dual practice through tax regulations, income cap, and limitations in work hours and number of visits in private sector.
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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 | 0,016 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».