Hospitalists, two decades later: Which US hospitals utilize them?
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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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle