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Enregistrement W4294368781 · doi:10.1186/s12913-022-08479-0

Physician assistant/associate retirement intent: seeking the exit ramp

2022· article· en· W4294368781 sur OpenAlexaff
Roderick S. Hooker, Andrzej Kozikowski, James F. Cawley, Kasey Puckett

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensNational Capital Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceMedicineCertificationSpecialtyHealth careFamily medicineRetirement ageDescriptive statisticsNursing researchHealth services researchPopulationHealth administrationGerontologyHealth and Retirement StudyNursingPensionPublic healthBusinessManagementEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Retirement patterns for American physician assistants/associates (PAs) are in flux as the first substantial cadre trained in the 1970s makes their retirement choices. The growing and aging of the US population is increasing the demand for healthcare services. At the same time, provider retirement can decrease patient access to care, disrupt continuity of care and lead to poorer health outcomes. Knowing PA intentions to retire and the retirement patterns can be useful to health system employers and workforce policymakers. The purpose of this study was to investigate the retirement patterns of PAs within the United States. We investigated their characteristics, career roles, and intent to depart from clinical practice. METHODS: Drawing on the National Commission on Certification of Physician Assistants (NCCPA) 2020 health workforce data (N = 105,699), the associations of demographics (age, gender, US region, and years certified), and practice attributes (specialty and practice setting) of clinically active PAs were assessed with intending to retire in the next five years. Analyses for this national cross-sectional study included descriptive statistics, Chi-square, and Fisher's Exact test, as appropriate. A p-value of 0.05 or less was considered statistically significant for all analyses where a comparison was made. RESULTS: Overall, 5.8% of respondents indicated that they intend to retire within five years. We detected significant differences (all p < 0.001) on intentions to retire by age group, gender, US region, years certified, specialty, and practice setting. Respondents 70 years and older compared to those 60-69 were more likely (66.5% vs. 48.9%), males compared to females (8.8% vs. 4.4%), those who have been certified for more than 21 years compared to 11-20 years (25.6% vs. 4.0%), PAs practicing in family medicine compared to dermatology (7.7% vs. 3.4%) and those in the federal government practice setting compared to rural health clinic (13.6% vs. 9.8%) reported they were more likely to retire in the next five years. CONCLUSIONS: Our study provides a comprehensive snapshot of PA retirement intentions using a robust national dataset. Among the most important factors associated with intent to retire in this study were older age and duration of PA career. Most PAs are remaining clinically active into their seventh decade-suggesting that they are integrated into medical systems that value them and they, in turn, value their role.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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