Notice bibliographique
Résumé
The introduction of the American physician assistant/associate (PA) was predicated on the belief that the nation's health care needs had outpaced the supply of physicians. The notion that the medical experience of veterans could be utilized in the civilian sector was at the forefront of discussion. From 1965 to the third decade of the new century, the PA has become established in this role and has become an integrated part of society. As of 2021, more than 125,000 PAs are in clinical practice; most (76%) are female, with a mean age of 41 years. PAs work in 65 distinct areas of medicine and surgery, with a quarter in the primary care disciplines. The most visible practice settings are family medicine, surgical subspecialities, emergency medicine, and orthopedics. Sites of PA employment include primary care offices, emergency departments, and inpatient settings. PAs work as hospitalists and intensivists, with some skilled in cardiac catheterization and traumatology. Increasingly, PAs are utilized in graduate medical education, supporting the continuity of care across hospital teaching wards. In a wide range of studies, the evidence demonstrates that PAs produce care indistinguishable from that of a physician in general medicine. When care by PAs for patients with complex and chronic diseases is compared with physician care, the outcomes are the same but the labor cost is considerably lower. The economics of PAs favor their employment, and patient satisfaction is the same as that with doctors. In 2021, at least 11,000 PAs graduated from 277 accredited programs. This graduation rate is increasing, with 20 more programs in development. Predictive modeling by the Bureau of Labor Statistics suggests that the employment growth of PAs will continue beyond 2030.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,150 | 0,077 |
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 ».