Estudo prospectivo do mercado de trabalho dos fisioterapeutas até 2030
Notice bibliographique
Résumé
Esta dissertação foi elaborada no âmbito do Mestrado em Políticas e Gestão do Ensino Superior. O principal objectivo foi o de encontrar um método que permitisse prever a evolução ideal de oferta de fisioterapeutas que tivesse a máxima consonância com a procura, pois desconhece-se a relação entre a formação dos fisioterapeutas e a evolução de procura de fisioterapia. De forma a colmatar a falta de dados em território nacional, recorreu-se a dados estatísticos disponíveis a nível internacional. Entende-se, pois, que a fisioterapia sendo transversal a nível internacional, que as necessidades da população, relativamente a cuidados de fisioterapia sejam semelhantes, apesar de reconhecer diferenças dada a diversidade existente entre os sistemas de saúde dos países que integram o estudo (Portugal, Nova Zelândia, Bélgica, Suécia, Estados Unidos da América, Reino Unido, Canadá, África do Sul e Alemanha). A evolução da procura é aqui definida por uma função logística. A calibração da curva logística foi efectuada com base nos dados estatísticos dos países incluídos no estudo. Portanto, admite-se que a procura por ano e o número de fisioterapeutas, seguem uma curva logística que tende para um determinado valor de saturação. O número previsível de fisioterapeutas/habitante vai representar a procura. Através dos rácios obtidos calculou-se o número de fisioterapeutas que se prevê serem necessários até 2030. Com os dados resultantes calculou-se o número de vagas necessárias para atingir o equilíbrio entre a oferta e a procura prevista para a população. Estimou-se que o rácio de saturação para os países que integram este estudo é de 2,59 fisioterapeutas por 1000 habitantes. Verificou-se que todos os países apresentam evoluções positivas porém a ritmos diferentes. Caso se mantenha o quadro actual do número de vagas 958 por ano, prevê-se um excesso “médio” de aproximadamente 500 graduados até 2030. Os resultados obtidos apresentam um cenário pouco promissor para os fisioterapeutas. É de crucial importância o seguimento da evolução da situação pelas entidades competentes. ABSTRACT: This dissertation was developed within the scope of the Masters Degree in Politics and Management of Higher Education. The main objective was to develop a method which permitted the projection of the ideal evolution of physiotherapist supply to satisfy demand. The relation between the formation of physiotherapists and the evolution of demand is unknown in Portugal. In response to the lack of data in Portugal, the author turned to international data. Once physiotherapy has the same underlying principles, defined by the WCPT, its supposed, that physiotherapy serves the same needs in population of different countries, in despite of recognising the differences of the health systems of the countries included in this study (Portugal, New Zealand, Belgium, Sweden, United States of America, United Kingdom, Canada, South Africa and Germany). The evolution of demand is defined here by a logistic function. The calibration of the logistic curve was made with the statistics of the countries included in this study. Therefore, it is admitted that the demand per year and the number of physiotherapists follow a logistic curve which aims at a determined saturation point. The projected ratio of physiotherapists per resident will represent demand. Based on the projected ratios, the number of physiotherapists needed up to 2030 was calculated. With these results, the number of numerus clausus where calculated to achieve an equilibrium between demand and supply. The saturation ratio of physiotherapists per 1000 residents calculated for the countries included in the study was of 2,59. All countries present positive evolutions, although different speeds of evolution. In Portugal, if the numerus clausus maintains at 958 per year, it’s calculated a average oversupply of approximately 500 physiotherapist per year. The results obtained, foresee a dark scenario for the employment of physiotherapists in Portugal. It is crucial to have the evolution of this situation monitorised by the competent entities.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».