Characteristics and Workload of Pediatricians in China
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».