Mid‐level providers and emergency care: Let's not lose the force
Notice bibliographique
Résumé
The progressive rise of ED visits globally, and insufficient numbers of emergency physicians, has resulted in the use of mid-level providers as adjuncts for the provision of emergency care, especially in the US and Canada. Military medics, midwives, aeromedical paramedics, EMT-Ps, flight nurses, forensic nurses, sexual assault nurse examiner nurses--are some examples of well-established mid-level provider professionals who achieve their clinical credentials through accredited training programmes and formal certification. In emergency medicine, however, mid-level providers are trained for general care, and typically acquire emergency medicine skills through on-the-job experience. There are very few training programmes for NPs and PAs in emergency care. The manpower gap for physicians in general, and emergency physicians specifically, will not be eliminated in the reasonable future. Mid-level providers--ENTs, paramedics, NPs, PAs--are an excellent addition to the emergency medicine workforce. However, the specialty of emergency medicine developed because specific and focused training was needed for physicians to practice safe and qualify emergency care. This same principle applies to mid-level providers. Emergency Medicine needs to develop a vision and a plan to train emergency medicine specialist NPs and PAs, and explore other innovations to expand our emergency care workforce.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».