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Enregistrement W4404810272 · doi:10.1370/afm.22.s1.5893

Medical Manpower Indicators: Are policymakers using poor surrogate indicators of access to Family Doctor services ?

2024· article· en· W4404810272 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Roper, Tibor Schuster

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical servicesEconomic indicatorComputer scienceBusinessActuarial scienceEconomic growthEconomicsHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical Manpower Indicators: Are policymakers using poor surrogate indicators of access to Family Doctor services ? In 2012, the Quebec Ministry of Health and Social Services (MSSS) reported that the population of Montreal consumed the services of 1,663 family doctors (FTE consumed). The Ministry also reported that Montreal had 1,922 family doctors (FTE in place) practicing within its boundaries. The same year the Canadian Institute of Health Information (CIHI) reported that the region of Montreal had 2,454 family physicians. Medical manpower indicators are a key elements in the planning of most developed countries’ medical systems. It is therefore surprising that we see such great variations in their measurement. In this analysis we explore the differences in these measurements and their causes. Findings Headcount is a very poor surrogate indicator for use of Family Medicine Services It is not surprising that Headcounts poorly estimate the delivery of family physician services in the province, as it includes physicians who do not, in part or in full, engage in clinical practice. These physicians may be involved in administration, academia, research, public health or occupational health sectors. Some may be retired or working elsewhere. As expected, this reality most affects large urban areas and academic centers. It can also be said that Headcounts, which assign a physician to the region of his home address, are fairly irrelevant in very remote regions that may be adequately served by traveling physicians who primarily reside in larger cities. FTE in place is a poor surrogate indicator of use of family medicine services The discrepancy of up to 15.6 % was found between FTE in place and FTE consumed. This is entirely explained by migration of patients and warrants further investigation. Hence, it is not surprising that the greatest variation was noted in urban and suburban areas.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,133
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,133
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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