An Evaluation of Physician Retention Bonuses in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Context: Physician retention, particularly in rural areas, is a huge challenge facing the Canadian healthcare system. Regions both within Canada and globally have implemented financial incentives for physician retention but there is very little research examining their effectiveness. Objective: To evaluate the impact of retention bonuses on length of time physicians worked in a community and community level turnover. Study Design and Analysis: Descriptive, ARIMA analysis. Setting or Dataset: Data from the Medical Practice Registry from the Newfoundland and Labrador Department of Health were used. Population Studied: All physicians who worked in Newfoundland and Labrador (NL) between 2000 and 2015, excluding locums, residents, administrators, and those in full time teaching roles. Intervention: NL implemented the Rural Fee for Service Retention Bonus program for salaried physicians in 2003 and for all physicians in 2009. The retention bonuses are divided into four tiered categories based on geographic location. Category 0 and Category 1 communities have the highest need and physicians receive the highest bonuses, and Category 3 communities have the lowest need and receive the lowest bonuses. Outcome Measures: We measured two outcomes: physician-level retention, and community-level retention. Results: 1707 physicians who worked in NL between 2000 and 2015 were included in the study. The percentage of the workforce made up of graduates from Memorial University increased throughout the study period. Our analyses found that the percentage of International Medical Graduates (IMGs) working as family physicians in rural communities increased from 32.8% to over 60% throughout the study period, indicating that the rural physician workforce relies heavily on IMGs. We conducted ARIMA analyses to assess the effectiveness of the retention bonus programs and found no significant impact of the 2003 retention bonus. We found significant impacts of the 2009 retention bonus; a small increase in physician-level retention for specialists in Category 2 communities and a decrease in Category 3 communities. Conclusions: Implementing retention bonuses in NL did not improve physician- or community-level retention. Study findings suggest that resources could be better invested in other supports to increase physician retention. The results of our study have implications for other jurisdictions in Canada facing similar physician workforce challenges.
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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 | 0,019 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».