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Enregistrement W4361231734 · doi:10.48550/arxiv.2303.14232

Effects of extending residencies on the supply and quality of family medicine practitioners; difference-in-differences evidence from the implementation of mandatory family medicine residencies in Canada

2023· preprint· en· W4361231734 sur OpenAlexfundaboutno aff
Stephenson Strobel

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Medical Association
Mots-clésFamily medicinePrimary careLeverage (statistics)Physician supplyQuality (philosophy)MedicineResidency trainingPatient careMEDLINEMedical educationNursingPolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I examine the impacts of extending residency training programs on the supply and quality of physicians practicing primary care. I leverage mandated extended residency lengths for primary care practitioners that were rolled out over 20 years in Canada on a province-by-province basis. I compare these primary care specialties to other specialties that did not change residency length (first difference) before and after the policy implementation (second difference) to assess how physician supply evolved in response. To examine quality outcomes, I use a set of scraped data and repeat this difference-in-differences identification strategy for complaints resulting in censure against physicians in Ontario. I find declines in the number of primary care providers by 5% for up to nine years after the policy change. These changes are particularly pronounced in new grads and younger physicians suggesting that the policy change dissuaded these physicians from entering primary care residencies. I find no impacts on quality of physician as measured by public censure of physicians. This suggests that extending primary care training caused declines in physician supply without any concomitant improvement in the quality of these physicians. This has implications for current plans to extend residency training programs.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,036 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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