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Enregistrement W4413903028 · doi:10.1093/milmed/usaf409

Characteristics of Physician Assistants/Associates in the Uniformed Services

2025· article· en· W4413903028 sur OpenAlexaff
Roderick S. Hooker, Mirela Bruza‐Augatis, Kasey Puckett, Andrzej Kozikowski

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiens123 Certification (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysician assistantsMedicineMilitary medicineMedical emergencyMilitary personnelFamily medicineHealth careGeographyPolitical scienceNurse practitioners

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Physician assistants/associates (PAs) serve as commissioned medical officers in the uniformed services, supporting readiness, global health operations, and domestic response. Despite their critical contributions, limited data exist to inform strategic workforce planning, recruiting, and retention efforts. MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional quantitative analysis was conducted using a 2023 national workforce dataset. We compared the demographic and employment characteristics of PAs on active duty with those not on active duty (N=12,146), using descriptive statistics and bivariate analysis (Pearson chi-square tests for categorical variables and Mann-Whitney tests for continuous variables). RESULTS: The PA Professional Profile data identified 12,146 PAs who reported their armed forces status, with 2,508 (20.6%) indicating they were on active duty, although 9,639 (79.4%) were inactive (retired and veterans). As of 2023, 2,508 active duty PAs served in the Army (52.0%), Air Force (25.8%), Navy/Marines (20.1%), USPHS/NOAA (5.9%), and Coast Guard (3.0%). In terms of demographics, PAs in active duty report a median age of 41, with 29.9% female and 11.6% indicating Hispanic/Latinx ethnicity. Compared to PAs not on active duty, PAs on active duty were more likely to complete a postgraduate fellowship/residency (17.6% vs. 13.9%). Over half of active duty PAs participate in telemedicine. More than a third (37.2%) of active duty PAs report symptoms of burnout, compared to 30.1% of PAs not on active duty. CONCLUSIONS: PAs occupy unique roles in the U.S. government's uniformed services. Federal agencies should enhance PA retention initiatives by addressing workload demands, aligning compensation with responsibilities, expanding leadership and fellowship opportunities, and incorporating flexible, nonclinical career pathways into retention packets. Such strategies are essential to sustain a resilient, skilled, mission-ready uniformed PA workforce.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,378 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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