Financial Inequities in Optometric Education in Canada: A Comparison of Two Optometry Programs
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: The advancing age of the population will require increased access to eye care services to manage eye diseases and vision correction. Optometric education requires a sound financial plan to manage student debt. This study evaluates the financial inequalities of optometric programs in Canada and how this may impact the provision of eye care professionals. PURPOSE: The objective of this study was to compare the financial inequities in optometric education in Canada from the 2020 graduating class. METHODS: A cross-sectional study assessed monetary variables related to the study of optometry in Canada, including academic and personal expenses, and overall debt and expenses related to the COVID-19 lockdown for the 2020 graduating class. RESULTS: A total of 108 optometry students from the 2020 graduating classes of the University of Montreal and the University of Waterloo responded, with 68 (female/male respondents, 53:15; mean [standard deviation] age, 25.66 [2.01] years) completing the study. Waterloo students spent more years in university ( P < .001), had higher academic fees ( P < .001), spent more on traveling to their family residence ( P = .007), and received more provincial ( P = .002) and federal ( P < .001) loans than Montreal students. Overall debt before optometry was similar among students but differed ( P < .001) at the end of their program, with Waterloo students having a higher debt burden. CONCLUSIONS: There is a financial inequity in optometric education in Canada depending on the chosen program. Cumulative optometry student debt for the 2020 graduating class in Canada ranges from Can $0 to $189,000 with an average of Can $65,800 and a median of Can $50,000. The results of this study can assist financial and government agencies, and future optometry students to better understand the financial burdens and establish a financial plan to study optometry in Canada, to respond to the growing eye care needs of the public.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,014 |
| 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) | 0,000 | 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 ».