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Enregistrement W4210644018 · doi:10.3899/jrheum.210990

Results From the 2020 Canadian Rheumatology Association’s Workforce and Wellness Survey

2022· article· en· W4210644018 sur OpenAlexafffundvenueabout
Stephanie Kulhawy-Wibe, Jessica Widdifield, Jennifer J. Lee, Carter Thorne, Elaine Yacyshyn, Michelle Batthish, Dana Jerome, Rachel Shupak, Konstantin Jilkine, Jane Purvis, Justin Shamis, Janet Roberts, Jason Kur, Jennifer Burt, Nicole Johnson, Cheryl Barnabé, Nicole M.S. Hartfeld, Mark Harrison, Janet Pope, Claire Barber

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteWestern UniversityCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British ColumbiaResearch CanadaUniversity of CalgaryUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCArthritis Society
Mots-clésMedicineWorkforceRheumatologyBurnoutFamily medicinePopulationEconomic shortagePandemicDemographyInternal medicinePhysical therapyGerontologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Canadian Rheumatology Association (CRA) launched the Workforce and Wellness Survey to update the Canadian rheumatology workforce characteristics. METHODS: The survey included demographic and practice information, pandemic effects, and the Mini Z survey to assess burnout. French and English survey versions were distributed to CRA members electronically between October 14, 2020, and March 5, 2021. The number of full-time equivalent (FTE) rheumatologists per 75,000 population was estimated from the median proportion of time in clinical practice multiplied by provincial rheumatologist numbers from the Canadian Medical Association. RESULTS: Forty-four percent (183/417) of the estimated practicing rheumatologists (149 adult; 34 pediatric) completed the survey. The median age was 47 years, 62% were female, and 28% planned to retire within the next 5-10 years. Respondents spent a median of 65% of their time in clinical practice. FTE rheumatologists per 75,000 population were 0.62 nationally and ranged between 0.00 and 0.70 in each province/territory. This represents a deficit of 1-78 FTE rheumatologists per province/territory and 194 FTE rheumatologists nationally to meet the CRA's workforce benchmark. Approximately half of survey respondents reported burnout (51%). Women were more likely to report burnout (OR 2.86, 95% CI 1.42-5.93). Older age was protective against burnout (OR 0.95, 95% CI 0.92-0.99). As a result of the pandemic, 97% of rheumatologists reported spending more time engaged in virtual care. CONCLUSION: There is a shortage of rheumatologists in Canada. This shortage may be compounded by the threat of burnout to workforce retention and productivity. Strategies to address these workforce issues are needed urgently.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations39
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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