Workload of French-speaking family physicians in francophone rural and northern communities in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous studies have shown that French-speaking family physicians (FSPs) in Ontario are less numerous in areas with high proportions of francophones. The purpose of the current study was to assess whether the degree of concordance between physicians' language of competence and the linguistic profile of the community in which they practise is associated with workload and to explore variations in this relation in rural and northern regions of the province. METHODS: This was a secondary analysis of the 2013 College of Physicians and Surgeons of Ontario Annual Membership Renewal Survey. We analyzed the primary practice location and language of competence of family physicians/general practitioners. We compared the practice characteristics of FSPs and non-French-speaking physicians (NFSPs) by the proportion of the francophone population, geographic location (north vs. south) and community size (urban vs. rural). RESULTS: Data for 10 548 family physician/general practitioners were analyzed. In areas densely populated by francophones, FSPs worked more hours per week on average and had a greater mean number of patient visits than NFSPs. Non-French-speaking physicians working in areas densely populated by francophones had fewer patient visits per hour on average than FSPs. In most cases, the results were particularly accentuated in rural and northern communities. CONCLUSION: Our findings suggest that, compared to NFSPs, the demands placed on FSPs are disproportionately greater in communities where the need for French-language health care services is greatest and the supply of FSPs is the smallest. Our results underline the importance of properly preparing family physicians to work in areas densely populated by francophones.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».