Plastic surgery wait times in Ontario: A potential surrogate for workforce demand
Notice bibliographique
Résumé
A ccurately projecting physician workforce requirements is an important component of ensuring a high standard of medical care and judicious use of scarce health care resources.It is essential to have an adequate supply of well-educated providers to meet current and future health care needs.Accurate prediction of physician workforce requirements involves considering the factors that affect both physician supply and demand (Table 1).These factors include projecting future population characteristics, the need for future services, and estimating the future practice patterns of physicians and availability of health care resources.This is not a straightforward task.Longstanding concerns of impending physician surpluses have been replaced with growing awareness of physician shortages across all fields of medicine (1-3).In plastic surgery, studies of surgeon workforce requirements have been limited.In 1993, a study commissioned by the American Society of Plastic Surgeons predicted a 35% increase in the number of plastic surgeons by 2020, even with significant reductions (40%) in training and education (4).On the other hand, in 2007, Macadam et al (5) surveyed Canadian plastic surgeons to determine perceived surgeon supply.Limited by a 42% response rate and self-report, 78% of respondents believed that there were not enough plastic surgeons.Wait times for elective, noninsured and urgent consultation were 32 weeks, 11 weeks and 11 days, respectively.The authors hypothesized that to maintain current ratios of plastic surgeons in Canada, surgeon training would need to increase by 10 graduates per year.Rohrich et al (6) performed OriginAl Article
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».