Invited Article: Is it time for neurohospitalists?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Explosive growth of hospital-based medicine specialists, termed hospitalists, has occurred in the past decade. This was fueled by pressures within the American health care system for timely, cost-effective, and high-quality care and by the growing chasm between inpatient and outpatient care. In this article, we sought to answer five questions: 1) What is a neurohospitalist? 2) How many neurohospitalists practice in the United States? 3) What are potential advantages of neurohospitalists? 4) What are the challenges of implementing a neurohospitalist practice? 5) What effect does a neurohospitalist have on clinical outcomes? METHODS: We queried biomedical databases (e.g., PubMed) by using the search terms "hospitalist," "neurohospitalist," and "neurology hospitalist." We also searched the Society of Hospital Medicine and the American Academy of Neurology Dendrite classified advertisement Web sites for hospitalist and neurology hospitalist growth by using the same search terms. RESULTS: We defined neurology hospitalists (neurohospitalists) as neurologists who devote at least one-quarter of their time managing inpatients with neurologic disease. Although the number of hospitalists has grown considerably over the past decade, limited data on neurohospitalists exist. Advertisements for neurohospitalist positions have increased from 2003 through 2007, but accurate assessment of growth is limited by the lack of a central organizational affiliation and unifying terminology. CONCLUSION: Health care pressures spawned the growth of medicine and pediatric hospitalists, who provide efficient, cost-effective care by reducing the length of hospitalization. Because neurologists experience the same pressures, we expect neurohospitalists to increase in number, especially within areas that have sufficient inpatient volume and resources.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,007 |
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 ».