Notice bibliographique
Résumé
Supply-demand gap analysis is an essential part of planning for the medical workforce and services. Internal medicine is a specialty that is dedicated to providing primary and specialty care to adults. General internists provide medical care in hospital and community-based settings and perform academic activities such as research and teaching. Close to 40% of Canada’s population resides in Ontario. Ontario’s population has an increasing trend with seniors being the fastest growing age-group. Therefore, demand for general internists is rising rapidly in the province. A detailed study of the supply and demand systems and model driven analysis is needed for a future-proof planning of the supply of general internists. This doctoral research is undertaken with the motivation of providing decision makers with a simulation tool which will give both a micro-level and bird’s-eye view of the system and act as an aid in investigating policy options. This dissertation presents a system dynamics based ‘what-if scenario’ analysis tool for workforce planning of general internists in Ontario. Based on census data for IM residency, physicians in Ontario reports and Internal Medicine (IM) service utilization data in multiple healthcare settings in Ontario, a system dynamics-based supply model an analytical demand forecasting model is developed to estimate the supply-demand gap for general internists. The main contribution of this research is the availability of multiple practical levers within the model to simulate potential policies and evaluate their impact on the system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».