Utilizing the physician assistant role: case study in an upper-extremity orthopedic surgical program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shortages with resources and inefficiencies with orthopedic services in Canada create opportunities for alternative staffing models and ways to use existing resources. Physician assistants (PAs) are a common provider used in specialty orthopedic services in the United States; however, Canada has limited experience with PAs. As part of a larger demonstration project, Alberta Health Services (AHS) implemented 1 PA position in an upper-extremity surgical program in Alberta, Canada, to demonstrate the role in 4 areas: preoperative, operative, postoperative and follow-up care. METHODS: = 47), and 2 years of clinic data on new patients. Data from a double operating room experiment detailed expected versus actual times for 3 phases of surgery (pre, during, post). RESULTS: Preoperatively, the PA prioritizes patient referrals for surgery and redirects patients to alternative care. In the second year with the PA in place, there was an increase in total new patients seen (113%). Postoperatively, the PA attended rounds on 5 surgeons' patients and handled follow-up care activities. Health care providers and patients reported that the PA provided excellent care. Findings from the operating room showed that the preparation time was greater than expected (38.6%), whereas the surgeon time (20.6%) and postsurgery time (37.2%) was less than expected. CONCLUSION: After 24 months the PA has become a valuable member of the health care team and works across the continuum of orthopedic care. The PA delivers quality care and improves system efficiencies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».