Situational analysis of general practitioners using a forecasting approach until 2025 and a multi-state Markov model: A retrospective longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Undesirable working conditions, insufficient professional development and other labour market pressures have significantly impacted the status of general practitioners (GPs). This study aimed to conduct a situational analysis of GPs in Iran using a forecasting approach until 2025. Methods: Data were collected concurrently through direct contact, data matching among databases and tracking among graduates from four clusters of medical science universities over the past decade. This retrospective longitudinal study determined the status of GPs over consecutive years. Multi-state Markov and binary logistic regression analyses were performed using R and Stata 14. Results: Of 430 graduates over the past decade, 94% were successfully identified. Only 20% of the graduates remained active as GPs. The greatest fluctuations in transfer occurred in the third year after graduation, with the remaining proportion of GPs dropping to less than 50%. The probability of remaining as GPs was 0.76 per year, while the highest transition was observed towards specialisation (0.12). Additionally, 2% of the GPs chose not to work, and less than 1% transitioned to a different specialty. Based on the transfer matrix for 2025, only 19% of the GPs were projected to remain, with the majority (59%) transitioning to specialisation. Conclusion: The transfer probability varies across different years, indicating higher flow rates among GPs. However, only a limited number of GPs are projected to remain until 2025. A comprehensive set of interventions should be considered, spanning the pre-medical stage, during education and after graduation, to mitigate the factors contributing to GPs leaving their profession.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».