Pediatric Dermatology in Canada: A Broad Review of Population Needs, Workforce and Training With Proposed Solutions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The need for pediatric dermatology services is increasing across Canada. In parallel, the complexity of treatment with novel targeted therapeutics has increased. Currently, there is no accredited and limited non-accredited fellowship training access to pediatric dermatology in Canada. HYPOTHESIS: Understanding the current state of pediatric dermatology training in Canada will provide insight into opportunities for strategic improvement. METHODS: A survey was distributed to 44 pediatric dermatology providers. In addition, a review of the burden of pediatric skin disease and education/training in Canada was performed. RESULTS: Thirty-four specialists responded to the survey (77% response rate). One third of current pediatric dermatology providers are over 50 years old and half of these (15%) plan to retire within the next 5 years. Half of respondents were dermatologists, 35% were pediatricians, and 11% were double boarded. Almost all respondents practiced in an academic setting (94%). Most had further fellowship training in pediatric dermatology (82.4%) but only 57% achieved this training in Canada, due to lack of accredited or non-accredited funded fellowship positions. CONCLUSION: There is a high and growing need for pediatric dermatology specialty care in a diverse range of settings. The current provider population and training programs are insufficient to meet current and future demands. We highlighted solutions to close this gap between supply and demand including increased double board certification in Pediatrics and Dermatology, a protected pediatric stream within existing Dermatology residency training programs and accredited fellowships in Pediatric Dermatology for both dermatologists and pediatricians.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».