How available are specialist medical doctors in Montenegro?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Health workers, especially highly skilled and trained staff, with their knowledge, experience, and skills, should enable the implementation of health policy, with the aim of preserving and improving the health of the population. The aim of this study was to determine the availability of medical doctors and specialist medical doctors in Montenegro, by type of specialization, i.e., to determine their age and gender structure, as compared to other countries in the European Region (ER). Materials and methods: Medical doctors (specialists, residents, and medical doctors without specialist training) represented the unit of observation in this study. In addition to the application of descriptive methods (absolute and relative numbers), indices of change in the number of doctors for the period between 2009 and 2021, indices of change in the age structure of doctors for the period between 2008 and 2021, indices of change in the prevalence of specialist doctors aged above 55 years (55+), by specialty, were calculated, as well as the density of different specialists per 100,000 population. Data related to the public sector, collected and published by the Institute of Public Health of Montenegro, were used. Results: The total number of doctors (specialists, residents, and medical doctors without specialist training) in Montenegro, in 2021, in the public sector, was by a third higher than in 2009, while the number of specialists increased by a quarter. The increase in the number of specialist medical personnel was significantly higher in hospitals, as compared to outpatient facilities (increase in the number of specialist doctors by 46% and residents by 41%, compared to 23% and 5% in outpatient facilities). In 2021, the highest percentage of specialist staff was in the age group of 55 years and above (about 34%). Conclusion: The aforementioned statistical series of data, related to specialist doctors, residents, and medical doctors without specialist training, in outpatient and inpatient health care, indicate a significant shortage of these doctors in Montenegro, as compared to most countries in the European Region, as well as an inadequate age structure, especially for certain specialties where careful human resources planning should be applied. Better and more efficient management of human resources should provide for young doctors to begin with specialist training sooner.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».