Staffing rural emergency departments in Ontario: The who, what and where
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The emergency department (ED) in rural communities is essential for providing care to patients with urgent medical issues and those unable to access primary care. Recent physician staffing shortages have put many EDs at risk of temporary closure. Our goal was to describe the demographics and practices of the rural physicians providing emergency medicine services across Ontario in order to inform health human resource planning. Methods: The ICES Physician database (IPDB) and Ontario Health Insurance Plan (OHIP) billing database from 2017 were used in this retrospective cohort study. Rural physician data were analysed for demographic, practice region and certification information. Sentinel billing codes (i.e., a billing code unique to a particular clinical service) were used to define 18 unique physician services. Results: A total of 1192 physicians from the IPDB met inclusion as rural generalist physicians out of a total of 14,443 family physicians in Ontario. From this physician population, a total of 620 physicians practised emergency medicine which accounted for 33% of their days worked on average. The majority of physicians practising emergency medicine were between the ages of 30 and 49 and in their first decade of practice. The most common services in addition to emergency medicine were clinic, hospital medicine, palliative care and mental health. Conclusion: This study provides insight into the practice patterns of rural physicians and the basis for better targeted physician workforce-forecasting models. A new approach to education and training pathways, recruitment and retention initiatives and rural health service delivery models is needed to ensure better health outcomes for our rural population.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».