The Pediatrician Workforce in the United States and China
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: From 2019 to 2022, the For Our Children project gathered a team of Chinese and American pediatricians to explore the readiness of the pediatric workforce in each country to address pressing child health concerns. The teams compared existing data on child health outcomes, the pediatric workforce, and education and combined qualitative and quantitative comparisons centered on themes of effective health care delivery outlined in the World Health Organization Workforce 2030 Report. This article describes key findings about pediatric workload, career satisfaction, and systems to assure competency. We discuss pediatrician accessibility, including geographic distribution, practice locations, trends in pediatric hospitalizations, and payment mechanisms. Pediatric roles differed in the context of each country's child health systems and varied teams. We identified strengths we could learn from one another, such as the US Medical Home Model with continuity of care and robust numbers of skilled clinicians working alongside pediatricians, as well as China's Maternal Child Health system with broad community accessibility and health workers who provide preventive care.In both countries, notable inequities in child health outcomes, evolving epidemiology, and increasing complexity of care require new approaches to the pediatric workforce and education. Although child health systems in the United States and China have significant differences, in both countries, a way forward is to develop a more inclusive and broad view of the child health team to provide truly integrated care that reaches every child. Training competencies must evolve with changing epidemiology as well as changing health system structures and pediatrician roles.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».