FSMB Census of Licensed Physicians in the United States, 2022
Notice bibliographique
Résumé
There are 1,044,734 licensed physicians in the United States and District of Columbia, a physician workforce 23% larger than in 2010, based on data supplied by the nation's state medical and osteopathic boards. Despite an impending shortage of physicians nationwide, the licensed physician population has grown relative to the nation's total population, and since the last census in 2020 there have been significant increases in the number of new licenses issued by state medical boards—a trend driven predominantly by the use of telehealth services at levels significantly higher than prior to the COVID-19 pandemic. Nearly one-quarter (24%), or 247,424, of the nation's physicians hold two or more active licenses, up from 23% in 2020, and state medical boards issued a record high of 129,427 new licenses in 2022, an increase of 27% from 2020. A demographic transition towards an older population in the United States is increasing as the demand for healthcare services continues to raise concerns about physician shortages. The physician population is aging alongside the general population, with the number of licensed physicians aged 60 years and older increasing by 54% since our 2010 census. The pandemic exacerbated the strains of an aging population on the entire healthcare system and physician workforce.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,020 | 0,014 |
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 ».