Modernising physician resource planning: a national interactive web platform for Canadian medical trainees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Healthcare systems rely heavily upon human resources to ensure high-quality access to care for the general population. With significant health worker shortages predicted worldwide in the coming decades, maximizing the current workforce by means of a physician resource planning (PRP) strategy that ensures the right number, mix, and distribution of physicians to meet population needs is warranted. In Canada, there is an insufficient number of primary care providers, and disproportionately low numbers of specialist physicians in rural compared to urban regions. Currently, Canadian medical students are not effectively included in PRP strategy and lack the required information for career orientation to help rebalance the population’s workforce needs. This paper aims to present the Health Human Resource (HHR) Platform, a comprehensive web tool that includes relevant workforce data to empower medical students in choosing a discipline based on both personal interests and social accountability.Methods: Physician workforce data were amalgamated from national public agencies. Comments from Canadian residency program directors and useful resources for career planning were collected by the Canadian Federation of Medical Student’s (CFMS) HHR Task Force. This information was consolidated to create the HHR Platform using a DigitalOcean server. The backend database utilizes MySQL, while the frontend utilizes React and Material UI, with additional aspects integrated through Leaflet and Google Charts. Results: A national interactive platform was created that uses a map, comparison table, and trends graph to illustrate over 500,000 unique data points from 37 datasets, including specific information and resources spanning 62 medical specialties from 2015 onwards. There was a 24.6% response rate for program director comments. During the first four months of the HHR Platform launch, there were 2463 different users, of which 998 were returning, with an average of 20.2 users per day spending on average 3 minutes and 4 seconds on the platform.Conclusions: The HHR Platform constitutes a bottom-up national approach to PRP informing medical students on the mix and distribution of physicians needed for a better alignment with residency positions, and ultimately meet the future healthcare demands of the Canadian population.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».