Economic Implications of Postgraduate Training for Physician Assistants/Associates: A Comparative Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
The entry-level physician assistant/associate (PA) education offers a solid foundation for general medical knowledge and clinical skills. Yet, there has been an increasing trend for PAs to complete a postgraduate (PG) fellowship/residency to gain specialized expertise in specific medical disciplines. We analyzed national data and compared PAs' annual income, educational attainment, background, and professional attributes with a PG fellowship/residency and those without. Descriptive and bivariate statistics, along with quantile regression, were conducted. We found distinct differences in demographic/practice characteristics of the two groups (all p<0.001). PAs with PG fellowship/residency vs those without were older (median age, 42 vs 38), identified as male (42.4% vs 29.4%), Black/African American (4.8% vs 3.3%), and Hispanic/ Latino(a/x) (8.0% vs 6.6%). Most PAs completed their PG fellowship/residency in emergency medicine and worked in hospitals. Furthermore, income levels between PAs with a PG fellowship/residency and those without, revealed a significant gap of $10,000 in favor of those with a fellowship/residency. However, after adjusting for confounders, quantile regression analysis estimated a narrowed gap ($1,500.60). These findings indicate that additional education may not be associated with a substantial income increase. Further research should investigate the income growth trajectory of a PG fellowship/residency, providing a deeper understanding of the economic implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».