Orthopedic surgeons’ transition into full-time practice over the last 20 years: an analysis using Ministry of Health billing data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Underemployment is a reality for many new graduates, who accept locum or part-time work as an alternative to unemployment because of lack of opportunities. We sought to analyze orthopedic surgeons’ Ontario Health Insurance Program (OHIP) billing data over a 20-year period as a proxy of practice patterns and hypothesized that billing in the first 6 years of practice would be affected by underemployment and locum. Methods: We analyzed the annual average billing totals of orthopedic surgeons, broken down by year of graduation, year of billings, and number of surgeons billing in that year. We analyzed public census data of the Ontario population size as a proxy of orthopedic demand. Results: A 2019 cross-sectional analysis showed that around 15 surgeons per graduating year were billing in Ontario from the 1995 to 2016 cohorts, while 2017 and 2018 saw an increase to 30 and 36 actively billing surgeons, respectively. The number returned to more historical numbers in 2019, with 20 actively billing surgeons. For those surgeons billing in Ontario, billing trends have been roughly stable, with average billings increasing each year for the first 6 years in practice (p < 0.001). Year of graduation did not have an effect on the first 6 years of billings (p > 0.5). Billings were stable after 6 years in practice (p > 0.09). Conclusion: The Ontario health care system has not expanded to support more orthopedic surgeons despite the aging and growing population; despite our growing population, the number of surgeons being trained and retained has not matched this growth. Further research needs to be done to guide optimal health human resource decision-making.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».