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Enregistrement W1689851159 · doi:10.25011/cim.v30i4.2775

15. Meeting challenges in the delivery of surgical care

2007· article· en· W1689851159 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Leif Sigurdson

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic shortageMedicineProductivityOperations managementWork (physics)Medical emergencySurgeryEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian surgeons are faced with looming demographic challenges. Shortages in surgical manpower cannot be addressed expediently due to 14-year university requirements. A potential solution is to increase the efficiency of surgeons already in practice. Physician assistants (PA’s), may play a role in this regard by allowing surgeons to concentrate on their core competency, namely operating. The purposes of this investigation are to explore the inefficiencies in a current Canadian surgeon’s practice, examine the feasibility of PA employment and evaluate the financial impacts. The study was performed in 3 parts. In part 1, operating room plastic surgery Surgiserver® data for 10 years leading up to 2005 were analyzed to determine daily operating time actually used. In part 2, 4 months of detailed time series data were captured prospectively for every patient care event. The data was analyzed using SPSS (ver. 11.5) to determine the percentage and types of events that could be delegated to a PA. In part 3, PA hiring scenarios were developed using formal business case analyses. Over 3,635 days, mean operating time used in a 10-hour surgical day was 5.93 hours. Of the 806 patients seen in 13 clinics, 53.5% could have been cared for by a PA. In the minor procedure area, 48.8 % of surgical time was spent performing non-essential, PA compatible work. In the main OR, 25.9% of surgical time was PA compatible. Considering the weekly mix of activities, a PA could increase surgical productivity by 36.7%. Hiring a PA was neutrally cost effective at the 37% productivity increase level. However, much greater discounted incremental cash flows, internal rates of return (IRR) and return on investments (ROI) were achieved when PA hiring allowed one surgeon to run 2 OR’s simultaneously. Employing PA’s, in conjunction with increasing OR capacity, have the potential to markedly increase the capability of surgeons to deal with lengthy wait lists in a cost effective manner. McKibbin RC. Cost-effectiveness of physician assistants: A review of recent evidence. Pa J 1978; 8(2):110-115. Maxfield RG. Use of physician's assistants in a general surgical practice. Am J Surg 1978; 131(4):504-508. Kaissi A, Kralewski J, Dowd B. Financial and organizational factors affecting the employment of nurse practitioners and physician assistants in medical group practices. J Ambul Care Manage 2003; 26(3):209-216.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,008

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 Opus0,408
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,107 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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