Family medicine anesthesia: sustaining an essential service.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To elicit the opinions of family physician anesthetists (FPAs) and hospital Chief Executive Officers (CEOs) regarding the structure of their organizations and the importance of family medicine anesthesia. DESIGN: Mailed survey. SETTING: Ontario hospitals. PARTICIPANTS: The CEOs of Ontario hospitals and family physicians who provide anesthetic services in Ontario hospitals. MAIN OUTCOME MEASURES: Demographics, practices, and opinions of FPAs and CEOs regarding family medicine anesthesia. RESULTS: Responses were received from 159 of 195 practising FPAs (82%). Of the 128 hospitals in Ontario that offered anesthesia services, 59% used at least one FPA; in 39% of these hospitals, all services were provided by FPAs. Both FPAs and CEOs thought that FPAs were competent to meet the anesthesia needs of small community hospitals. Most FPAs and CEOs supported certification and maintenance of competence programs coordinated by a national body, such as the College of Family Physicians of Canada. Both FPAs and CEOs thought there should be support for additional training programs in family medicine anesthesia. CONCLUSION: Small community hospitals rely completely on FPAs to provide essential anesthesia services. Additional training programs and a national structure to coordinate certification and maintenance of competence programs are important to maintain and enhance this essential service.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».