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Enregistrement W3008289613 · doi:10.5203/jcanpa.v1i4.855

Professional, Practical and Political Opportunities: Optimizing the Role of Ontario Physician Assistants in Family Medicine

2020· article· en· W3008289613 sur OpenAlexaffabout
Bhsc Bsc Ccpa Kristen Burrows, Julia Abelson, PT Patricia Miller, Frcpc Facp Fispe Mitchell Levine, Meredith Vanstone

Notice bibliographique

RevueUMANOJS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipAutonomyFamily medicineNursingMedicineMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To identify that facilitators and barriers that influence Physician Assistant (PA) role optimization and success in family practice settings. Setting: Rural and urban family practice settings in Ontario that had employed a PA for a minimum of two consecutive years. Participants: Six family medicine clinics in Ontario represented by seven family medicine Physician Assistants, eight Family Physicians (seven supervising physicians, one physician/administrator), and one clinic manager. Method: To identify the factors that influence role success and barriers which prevent PA role optimization, we conducted an exploratory single case study with embedded subunits of analysis. Data consisted of semi-structured interviews with 15 participants and analysis of documents (medical directives, job announcements, and communications). Main findings: Barriers and facilitators to PA integration and role success can be categorized into professional, practice-based, and political factors. Professional factors that facilitate role optimization include the professional relationship between the PA and physician, level of comfort with autonomy, trust, rapport and PA competencies. Practice factors that optimize the role include appropriate administrative support/organization, investment in PA training and patient satisfaction. Barriers include employer knowledge of medical-legal risks, communication around the PA role and accessibility of funding. Political factors that limit role optimization and success include billing practices, absence of consistent funding models and lack of regulatory oversight. Conclusion: Most of the barriers identified relate to enduring policy legacies, which continue to limit the sustainability and stability of PAs in Ontario. Successful Family Physician-PA teams have created individualized solutions to these barriers, and describe their partnership as increasing patient access to care, improving work-life balance, expanding comprehensiveness of services, and advancing team-based collaborative care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,216
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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