Solo emergency care by a physician assistant versus an ambulance nurse: a cross-sectional document study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study compares the assessment, treatment, referral, and follow up contact with the dispatch centre of emergency patients treated by two types of solo emergency care providers in ambulance emergency medical services (EMS) in the Netherlands: the physician assistant (PA), educated in the medical domain, and the ambulance registered nurse (RN), educated in the nursing domain. The hypothesis of this study was that there is no difference in outcome of care between the patients of PAs and RNs. METHODS: In a cross-sectional document study in two EMS regions we included 991 patients, treated by two PAs (n = 493) and 23 RNs (n = 498). The inclusion period was October 2010-December 2012 for region 1 and January 2013-March 2014 for region 2. Emergency care data were drawn from predefined and free text fields in the electronic patient records. Data were analysed using descriptive statistics. We used χ (2) and Mann-Whitney U tests to analyse for differences in outcome of care. Statistical significance was assumed at a level of P <0.05. RESULTS: Patients treated by PAs and RNs were similar with respect to patient characteristics. In general, diagnostic measurements according to the national EMS standard were applied by RNs and by PAs. In line with the medical education, PAs used a medical diagnostic approach (16 %, n = 77) and a systematic physical exam of organ tract systems (31 %, n = 155). PAs and RNs provided similar interventions. Additionally, PAs consulted more often other medical specialists (33 %) than RNs (17 %) (χ (2) = 35.5, P <0.0001). PAs referred less patients to the general practitioner or emergency department (50 %) compared to RNs (73 %) (χ (2) = 52.9, P <0.0001). Patient follow up contact with the dispatch centre within 72 h after completion of the emergency care on scene showed no variation between PAs (5 %) and RNs (4 %). CONCLUSIONS: In line with their medical education, PAs seemed to operate from a more general medical perspective. They used a medical diagnostic approach, consulted more medical specialists, and referred significantly less patients to other health care professionals compared to RNs. While the patients of the PAs did not contact the dispatch centre more often afterwards.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».