Growing the Psychiatry Workforce Through Expansion or Creation of Residencies and Fellowships: the Results of a Survey by the AADPRT Workforce Task Force
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The USA needs to produce more psychiatrists to meet projected workforce deficits. The American Association of Directors of Psychiatric Residency Training Directors (AADPRT) sought to examine opportunities for and obstacles to expanding or creating residencies and fellowships. METHODS: In November 2019, the authors conducted a survey of residency and fellowship directors. The survey gathered information about new positions, new programs, participation in interprofessional education, and loss of residency or fellowship positions. RESULTS: The survey was distributed to psychiatry residency (N=231) and fellowship (N=194) directors, with a response rate of 33.4%. One quarter of responding residencies and fellowships reported creating new programs; 24.7% of residency and 17.5% of fellowships reported expansion. The most common reason to develop or expand programs was the shortage of psychiatrists, with the local institution as the most common funding source. Fifty-seven percent reported that they had wanted to expand, but faced barriers, primarily lack of funding. Recruitment and retention of faculty are major challenges. Psychiatry departments frequently (87.5%) participate in interprofessional education, generally perceived as positive. Unfortunately, 15.7% of respondents reported loss of positions or closure of programs. CONCLUSIONS: Creating and expanding residencies and fellowships are common strategies for addressing the shortage of psychiatrists. Barriers include lack of funding and challenges recruiting/retaining faculty. The loss of residency/fellowship positions or closure of programs is a worrisome trend.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle