Pediatric Neurology Workforce in Canada: A 5-Year Update
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2013, a task force was developed to discuss the future of the Canadian pediatric neurology workforce. The consensus was that there was no indication to reduce the number of training positions, but that the issue required continued surveillance. The current study provides a 5-year update on Canadian pediatric neurology workforce data. METHODS: Names, practice types, number of weekly outpatient clinics, and dates of certification of all physicians currently practicing pediatric neurology in Canada were obtained. International data were used to compute comparisons between countries. National data sets were used to provide information about the number of residency positions available and the number of Canadian graduates per year. Models for future projections were developed based on published projected population data and trends from the past decade. RESULTS: The number of pediatric neurologists practicing in Canada has increased 165% since 1994. During this period, wait times have not significantly shortened. There are regional discrepancies in access to child neurologists. The Canadian pediatric neurology workforce available to see outpatient consultations is proportionally less than that of USA. After accounting for retirements and emigrations, the number of child neurologists being added to the workforce each year is 4.9. This will result in an expected 10-year increase in Canadian pediatric neurologists from 151 to 200. CONCLUSIONS: Despite an increase in the number of Canadian child neurologists over the last two decades, we do not predict that there will be problems with underemployment over the next decade.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».