Effect of a physician assistant on quality and efficiency metrics in an emergency department
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To determine the effect of a physician assistant (PA) working in a secondary care hospital emergency department (ED) on the overall performance of the ED. Design A retrospective review of ED data from April 1, 2017, to September 30, 2017. Setting Belleville General Hospital, a secondary care hospital, ED in Ontario. Participants A physician assistant, 13 emergency physicians, and 7 family physicians. Main outcome measures Overall ED performance was evaluated using metrics from the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care: rate of patients who left without being seen, provider initial assessment time at the 90th percentile, and the average provider initial assessment time for all patients over a 6-month period. Results In the PA group, there was a lower average daily left without being seen rate (3.4% vs 5.2%; P < .001), a lower provider initial assessment time at the 90th percentile (3.9 hours vs 4.5 hours; P < .001), a lower average provider initial assessment time (114.83 minutes vs 139.46 minutes; P < .001), and a lower average length of stay (313.85 minutes vs 348.91 minutes; P < .001). Conclusion This study suggests that a PA has a statistically significant positive effect on the overall performance of an ED. Future studies should examine the effect of a PA on quality of care and hospital funding.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».