International Medical Graduates in the Pediatric Workforce in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: To describe the supply, distribution, and characteristics of international medical graduates (IMGs) in pediatrics who provide patient care in the United States. METHODS: Cross-sectional study, combining data from the 2019 Physician Masterfile of the American Medical Association and the Educational Commission for Foreign Medical Graduates database. RESULTS: In total, 92 806 pediatric physicians were identified, comprising 9.4% of the entire US physician workforce. Over half are general pediatricians. IMGs account for 23.2% of all general pediatricians and pediatric subspecialists. Of all IMGs in pediatrics, 22.1% or 4775 are US citizens who obtained their medical degree outside the United States or Canada, and 15.4% (3246) attended medical school in the Caribbean. Fifteen non-US medical schools account for 29.9% of IMGs currently in active practice in pediatrics in the United States. IMGs are less likely to work in group practice or hospital-based practice and are more likely to be employed in solo practice (compared with US medical school graduates). CONCLUSIONS: With this study, we provide an overview of the pediatric workforce, quantifying the contribution of IMGs. Many IMGs are US citizens who attend medical school abroad and return to the United States for postgraduate training. Several factors, including the number of residency training positions, could affect future numbers of IMGs entering the United States. Longitudinal studies are needed to better understand the implications that workforce composition and distribution may have for the care of pediatric patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».