Qualitative study of employment of physician assistants by physicians: benefits and barriers in the Ontario health care system.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the experiences and perceptions of Ontario physician assistant (PA) employers about the barriers to and benefits of hiring PAs. DESIGN: A qualitative design using semistructured interviews. SETTING: Rural and urban eastern and southwestern Ontario. PARTICIPANTS: Seven family physicians and 7 other specialists. METHODS: The 14 physicians participated in semistructured interviews, which were audiorecorded and transcribed verbatim. An iterative approach using immersion and crystallization was employed for analysis. MAIN FINDINGS: Physician-specific benefits to hiring PAs included increased flexibility, the opportunity to expand practice, the ability to focus more time on complex patients, overall reduction in work hours and stress, and an opportunity for professional fellowship. Physicians who hired PAs without government financial support said PAs were affordable as long as they were able to retain them. Barriers to hiring PAs included uncertainty about funding, the initial need for intensive supervision and training, and a lack of clarity around delegation of acts. CONCLUSION: Physicians are motivated to hire PAs to help deal with long wait times and long hours, but few are expecting to increase their income by taking on PAs. Governments, medical colleges, educators, and regulators must address the perceived barriers to PA hiring in order to expand and optimize this profession.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».