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Enregistrement W3188621347 · doi:10.3899/jrheum.201611

Variations in Pediatric Rheumatology Workforce and Care Processes Across Canada

2021· article· en· W3188621347 sur OpenAlexaffvenueabout
Jennifer J. Lee, Ronald M. Laxer, Brian M. Feldman, Claire Barber, Michelle Batthish, Roberta Berard, Lori B. Tucker, Deborah M. Levy

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of CalgaryWestern UniversitySickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWorkforceTriageMultidisciplinary approachFamily medicineAmbulatoryHealth carePediatricsPhysical therapyInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the Canadian pediatric rheumatology workforce and care processes. METHODS: Pediatric rheumatologists and allied health professionals (AHPs) participated. A designee from each academic center provided workforce information including the number of providers, total and breakdown of full-time equivalents (FTEs), and triage processes. We calculated the clinical FTE (cFTE) available per 75,000 (recommended benchmark) and 300,000 (adjusted) children using 2019 census data. The national workforce deficit was calculated as the difference between current and expected cFTEs. Remaining respondents were asked about ambulatory practices. RESULTS: The response rate of survey A (workforce information) and survey B (ambulatory practice information) was 100% and 54%, respectively. The majority of rheumatologists (91%) practiced in academic centers. The median number of rheumatologists per center was 3 (IQR 3) and median cFTE was 1.9 (IQR 1.5). The median cFTE per 75,000 was 0.2 (IQR 0.3), with a national deficit of 80 cFTEs. With the adjusted benchmark, there was no national deficit, but there was a regional maldistribution of rheumatologists. All centers engaged in multidisciplinary practices with a median of 4 different AHPs, although the median FTE for AHPs was ≤ 1. Most centers (87%) utilized a centralized triage process. Of 9 (60%) centers that used an electronic triage process, 6 were able to calculate wait times. Most clinicians integrated quality improvement practices, such as previsit planning (67%), postvisit planning (68%), and periodic health outcome monitoring (36-59%). CONCLUSION: This study confirms a national deficit at the current recommended benchmark. Most rheumatologists work in multidisciplinary teams, but AHP support may be inadequate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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