Characteristics and Workload of Pediatricians in China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although it is widely believed that China is facing a major shortage of pediatricians, the real situation of the current national status of pediatric human resources and their working conditions has not been evaluated to date. METHODS: We administered a survey to 54 214 hospitals from all 31 provinces in mainland China from 2015 to 2016. Hospital directors of all secondary and tertiary hospitals with pediatric services and a random sample (10%) of primary hospitals provided information on number of pediatricians and their educational levels, specialties, workloads, dropout rates, and other hospital characteristics. A data set of medical resources and socioeconomic information regarding each region (1997-2016) was constructed from the Chinese National Statistics Bureau. The Gini coefficient was used to describe the geographical distributions of pediatricians and hospitals. RESULTS: There were 135 524 pediatricians in China or ∼4 pediatricians per 10 000 children. Pediatricians' average educational level was low, with ∼32% having only 3 years of junior college training after high school. The distribution of pediatricians was extremely skewed (Gini coefficient 0.61), and the imbalance of highly educated pediatricians was even more skewed (Gini coefficient 0.68). The dropout rate of pediatricians was 12.6%. Despite an increase in the Chinese government's financial investment in health over the last decade, physicians have been burdened with a greater workload. CONCLUSIONS: Uneven development of the pediatric care system, inadequately trained pediatricians, low job satisfaction, and unmet demand for pediatric care are the major challenges facing China's pediatric health care system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle