Physician Assistants in Clinical Endocrinology: Characteristics and Demographics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective Physician assistants (PAs) are employed in endocrinology, but little is known about their roles and activities. The study aimed to assess PAs' employment characteristics in endocrinology compared to those in all other specialties. Methods This descriptive observational study used the 2022 National Commission on Certification of PAs dataset. The study includes 117 748 board-certified PAs who indicated a clinical specialty in 2022. The characteristics of PAs in endocrinology were examined using descriptive statistics, including counts and percentages for categorical variables; means (with standard deviations), and medians (with interquartile ranges) for continuous variables. Bivariate analyses (ꭙ 2 and Mann–Whitney U tests) were used to determine statistical differences between PAs practicing in endocrinology versus PAs in all other specialties. Results This study found that as of 2022, 685 PAs reported practicing in endocrinology. PAs in endocrinology, compared to PAs in all other specialties (all P < .001), were more likely to identify as female (82.0% vs 69.6%), work in an office-based private practice (61.3% vs 37.0%), and participate in telemedicine (70.8% vs 40.1%). Conversely, PAs in endocrinology were less likely to work in a secondary position, saw slightly fewer patients weekly, and earned $10,000 less yearly than their PA colleagues in all other specialties. Conclusion Examining the PA endocrinology workforce is essential due to the shortage of endocrinologists and the increased prevalence of diabetes as the U.S. population ages. Understanding where PAs in endocrinology are employed and their attributes could assist efforts in specialty modeling to address supply and demand projections.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle