Surgical Task‐Sharing in the Western Canadian Arctic: A Networked Model Between Family Physicians with Enhanced Surgical Skills and Specialist Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the loss of generalism in the surgical specialties, there has been a move in Canada to train family physicians in enhanced surgical skills (FP-ESS) to address the surgical needs of rural and remote populations. This research project sought to describe one network integrating FP-ESS and specialist surgeons, focusing on the role of FP-ESS and their relationship with specialist surgeons, in the surgical care of the Beaufort Delta Region of the Northwest Territories of Canada. METHODS: Using a participatory approach, semi-structured interviews were conducted with 22 stakeholders within the surgical system. Interviews were transcribed and reviewed, then imported into NVivo 12 for analysis. First-level coding was performed based on both deductive and inductive reasoning in an iterative fashion during interview collection to develop and refine the codebook. This was followed by second-level categorizing. RESULTS: The FP-ESS physicians provide cesarean section services to maintain a local obstetrics program, to provide gastrointestinal endoscopy, and to provide emergency on-call support, as described by one stakeholder. FP-ESS work together with specialist surgeons through an informal network keeping surgical care as close to home as possible. FP-ESS within this health regions were seen as "a really big gain to the system." CONCLUSIONS: This study deepens our understanding of rural surgical service delivery, in particular where FP-ESS and specialist surgeons function collaboratively. It also contributes to strengthening rural surgical systems in Canada and therefore to addressing the health gap between rural/remote/indigenous and urban populations.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».