The Canadian Pediatric Surgery Workforce: A 10-year Prospective Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian Association of Paediatric Surgeons launched a 10-year prospective assessment of the Canadian pediatric surgery workforce and training environment, beginning in 2013. The results of the first 5 years (2013-2017) were previously published. Here, we present the results of the last 5 years (2018-2022), and the cumulative results of the past decade. METHODS: With IRB approval, a web-based survey was sent to all pediatric surgery division chiefs in Canada each year (2013-2022). The survey gathered workforce data on pediatric surgery practices, as well as data regarding fellowship graduates from Canadian training programs. RESULTS: Complete responses were received from all 18 divisions (100% response rate). Over the decade studied, the number of pediatric surgeons and full-time equivalent positions increased from 73 to 81, and 65 to 82, respectively. Thirty positions were vacated (15 retirement, 6 new Canadian practice, 8 leaving Canada, 1 other), and 38 were filled (20 new Canadian fellowship graduates, 8 Canadian surgeons moving from other sites in Canada, 10 surgeons coming from outside Canada). Seventy-five fellows completed training eligible for North American certification, including 34 Canadians, 31 Americans, and 10 non-North American foreign nationals (9 of whom left North America after training). The proportion of Canadian graduates who desired, but could not find, a Canadian position improved from 44% in the first 5 years to 20% in the second 5 years. CONCLUSIONS: The Canadian pediatric surgery workforce has experienced a modest increase over a decade. A mismatch still exists between Canadian pediatric surgery graduates and attending staff positions, but the situation has improved during the last 5 years. TYPE OF STUDY: Survey.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».