Analysis of Demographic and Practice Characteristics of Psychiatrists in Three Canadian Provinces: Analyse des caractéristiques démographiques et de la pratique des psychiatres dans trois provinces canadiennes
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo describe demographic and practice characteristics of psychiatrists in British Columbia (BC), Manitoba (MB) and Ontario (ON) and explore how practice characteristics change by psychiatrist sex/gender and years since medical school graduation.MethodWe conducted a repeated cross-sectional study of all practising psychiatrists who had patient interactions and submitted billings from the fiscal years (FY) 2012/2013 to 2021/2022 using linked administrative data in BC, MB and ON. Psychiatrist demographic variables included age, sex/gender, years since medical school graduation and their practice location. Psychiatrist practice characteristics included visit and patient volume, service settings and patient diagnoses. We used measures of central tendency to describe demographic and practice characteristics and quantify change over time using percentage change.ResultsThe number of psychiatrists increased from 2012/2013 to 2021/2022 (percentage change, BC: 15.4%, MB: 20.0%, ON: 11.8%) and kept up with population increases, shown by stable per-capita supply of psychiatrists. The median age of psychiatrists in all provinces decreased over the study period. The percentage of female psychiatrists in practice increased in all provinces, but more in BC and ON than in MB. On average, psychiatrists are seeing a greater number of patients per year in 2021/2022 than in 2012/2013 (percentage change, BC: 14.6%, MB: 6.5%, ON: 11.1%), and more than half of patients are seen, on average, for one or two visits in all three provinces. More patients receive substance use and psychosis diagnoses over the 10-year study.ConclusionsDuring the past decade, psychiatric practice characteristics show modest changes despite changing psychiatrist demographics and subtle shift towards more consultative practices. While provinces demonstrated similar trends, differences underscore the importance of conducting pan-Canadian analyses to highlight particularities in workforce patterns.Plain Language Summary TitleDescribing 10-year change in psychiatrists' demographics and practice characteristics in British Columbia, Manitoba and Ontario.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».