Supply and demographic characteristics of Ontario’s ophthalmologists from 2010 to 2019: a population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With an aging population in Ontario, ophthalmologists provide most of their care to older adults, which has prominent human resource implications. In this study, we sought to investigate the supply and demographic characteristics of Ontario's ophthalmologists. METHODS: In this retrospective, population-based analysis, we evaluated cohort demographics, including sex and career stage, of Ontario's ophthalmologists from 2010 to 2019, which we reported using descriptive statistics. Similarly, we detailed ophthalmologist supply within different areas of care using descriptive statistics. RESULTS: Over the study period, a median of 464 ophthalmologists were practising in Ontario each year. The proportion of female ophthalmologists increased from 18.7% in 2010 to 24.1% in 2019. The proportion of late-career ophthalmologists (aged > 55 yr) significantly increased by 6.4% over the study period and constituted 45.3% of the workforce in 2019. Comprehensive cataract surgery was the most common area of care. Although the number of ophthalmologists per 100 000 people remained stable over the study period (3.27 ophthalmologists/100 000 people in 2019), the number of ophthalmologists per 100 000 people aged 65 years and older fell by 18.4% from 2010 to 2019. The greatest supply reduction was among moderate-volume comprehensive cataract surgeons (-20.2% overall and -35.4% relative to the population aged ≥ 65 yr). INTERPRETATION: Between 2010 and 2019, the overall number of ophthalmologists in Ontario remained stable; however, we observed declines in the number of ophthalmologists per 100 000 people aged 65 years and older for most areas of care. Nearly half of the ophthalmology workforce is now older than 55 years and female representation is increasing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».