Do faster‑trained physicians fill the gaps? Geographic concentration of emergency medicine physicians with different postgraduate training in Ontario Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency departments in underserved areas face chronic staffing challenges. One possible solution is to use physicians who are quicker to train and more pervasive in lieu of more extensively trained physicians. Canada allows for emergency medicine specialization via a 3-year pathway (CCFP(EM)) and a 5-year pathway (FRCPC) which means different geographic areas are exposed to EM physicians with different training lengths. METHODS: We examine Ontario, Canada which has both widespread geographic diversity and emergency providers with these two lengths of postgraduate training. We scrape the College of Physicians and Surgeons of Ontario public registry in 2015 and 2024. We map the geographic distribution of physician types and estimate spatial autocorrelation measures using global and local Morans I to determine whether these physicians became more geographically concentrated. RESULTS: Between 2015 and 2024, the number of CCFP(EM) and FRCPC physicians increased in overall numbers but their unique locations remained stable. Mapping of these locations suggests clustering into urban or suburban areas in the province. CCFP(EM) physicians have become more concentrated over time (Morans I of 0.234 and 0.308 in 2015 and 2024) relative to FRCPC physicians (Morans I of 0.096 and 0.103). CONCLUSION: We find that, from 2015 to 2024, emergency physicians have become more concentrated in the province of Ontario due to CCFP(EM) physicians concentrating around urban areas with academic medical centres. Policies relying on less extensively trained providers to plug staffing gaps may not necessarily be effective in improving equitable access to physicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».