Hospitalists, two decades later: Which US hospitals utilize them?
Notice bibliographique
Résumé
Hospitalists, or specialists of hospital medicine, have long been practicing in Canada and Europe. However, it was not until the mid-1990s, when hospitals in the U.S. started widespread adoption of hospitalists. Since then, the number of hospitalists has grown exponentially in the U.S. from a few hundred to over 50,000 in 2016. Prior studies on hospitalists have well documented benefits hospitals gain from adopting this innovative staffing strategy. However, there is a dearth of research documenting predictors of hospitals' adoption of hospitalists. To fill this gap, this longitudinal study (2003-2015) purposes to determine organizational and market characteristics of U.S. hospitals that utilize hospitalists. Our findings indicate that private not-for-profit, system affiliated, teaching, and urban hospitals, and those located in higher per capita income markets have a higher probability of utilizing hospitalists. Additionally, large or medium, profitable hospitals, and those that treat sicker patients have a higher probability of adoption. Finally, hospitals with a high proportion of Medicaid patients have a lower probability of utilizing hospitalists. Our results suggest that hospitals with greater slack resources and those located in munificent counties are more likely to use hospitalists, while their under-resourced counterparts may experience more barriers in adopting this innovative staffing strategy.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».