Health workforce: a case for physician assistants?
Notice bibliographique
Résumé
Health workforce shortages are a global phenomenon. Dealing with these shortages requires a multi dimensional strategy that some developed countries have recognised may need to include the introduction of new health professionals. These professionals supplement the work of medical practitioners in dealing with changing population health needs. One such complementary practitioner, the physician assistant, has made significant contributions to the United States’ health system for over forty years. In the United States, physician assistants have proven to be an efficient and cost effective means to deliver health care and demand for their services is growing. Other developed and developing nations have either adapted the United States physician assistant model to suit their health system or have shown interest in the model. In Australia, debate is still underway concerning the merits of alternative practitioners. Primarily, this debate centres on whether these practitioners constitute a threat to the quality and safety of health care. This paper outlines the development of the physician assistant model in the United States, Britain and Canada and considers the possible application of the model to the Australian health system. It concludes there is potential to adapt this model to suit the Australian health system so that quality of care and safety in the delivery of services is not compromised.
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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 | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».