The Financial Considerations of Employing a Dedicated Chaperone in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Medical associations and medicolegal bodies are urging for increased chaperone use by physicians during intimate physical examinations in clinical practice (such as breast or pelvic examinations). However, widespread chaperone use is limited by factors such as staff availability and financial considerations. Presently, there is a scarcity of information available regarding the cost of hiring a dedicated chaperone. This study investigates the cost of hiring a chaperone and its financial implications for a physician's clinical practice. Materials and Methods: Using data from the Government of Canada website, the range of salary rates for clinic staff who can act as a chaperone in Canada was analyzed. The cost of hiring a chaperone was estimated to be in the range between the cost of hiring a minimum-wage worker and a nurse (the highest-paid hired medical office staff). Obstetrics and Gynecology as well as Plastic Surgery urban community practices were consulted regarding the costs of operating a clinic. Results: The approximate annual income for a minimum-wage worker in Canada is $29,250 CAD. Registered nurses earn on average $72,783.75 CAD per year. The cost of operating a private clinic practice with one staff member in Canada is on average $102,500 CAD per year. Thus, hiring an additional full-time chaperone could increase clinic expenses by approximately 49% per year, bringing the clinic cost to approximately $153,517 CAD per year. For part-time employment, the annual cost of hiring a chaperone is approximately $10,203 CAD for each day/week of employment. Conclusion: In terms of financial considerations, hiring a chaperone can increase clinic expenses by approximately one-and-a-half times. The findings of this study provide an important reference for physicians and may assist with the decision to employ chaperones in clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».