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Enregistrement W4401358246 · doi:10.3390/curroncol31080319

Is the Medical Oncology Workforce in Canada in Jeopardy? Findings from the Canadian Association of Medical Oncologists’ COVID-19 Impact Survey Series

2024· article· en· W4401358246 sur OpenAlexaffvenueabout
Lauren Jones, Bruce Colwell, Desirée Hao, Stephen Welch, Alexi Campbell, Sharlene Gill

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensCanadian Medical AssociationLondon Health Sciences CentreWestern UniversityUniversity of CalgaryQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)WorkforceFamily medicine2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Series (stratigraphy)Association (psychology)Internal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 (C19) pandemic introduced challenges in all areas of the Canadian healthcare system. Along with adaptations to clinical care environments, there was increasing concern about physician burnout during this time. The Canadian Association of Medical Oncologists (CAMO) has examined the effects of the pandemic on the medical oncology (MO) workforce. A series of four multiple choice web-based surveys distributed to MOs who were identified using the Royal College of Physicians and Surgeons directory and CAMO membership in May 2020 (S1), July 2020 (S2), December 2020 (S3), and March 2022 (S4). Descriptive analyses were performed for each survey, and a Chi-square test (α = 0.05) was used to assess factors associated with planned change in practice in S4. The majority of respondents work in a comprehensive cancer center S1/S2/S3/S4 (87%/86%81%/88%) and have been in practice >10 years (56%/61%/50%/64%). The most commonly reported personal challenges were physical (60%) and mental (60%) wellness. In S4, 47% of MOs reported dissatisfaction with their current work-life balance. In total, 83% reported that their workload has increased since the beginning of C19, and 51% of MOs reported their future career plans have been impacted by C19. In total, 56% of respondents are considering retiring or reducing total working hours in the next 5 years. Since the onset of the C19 pandemic, there are concerns identified with wellness, increasing workload, and job dissatisfaction among MOs, associated with experienced staff who have >10 years in practice. As rates of cancer prevalence rise and treatments become more complex, it is crucial to address the concerns raised in these surveys to ensure that we have a stable MO workforce in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,011
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,388 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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