Physician Assistants in Rural Emergency Medicine: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Physician assistants (PAs) work as extensions of the supervising physician(s) to make decisions regarding the designation of tasks and encounters. They commonly see the same patient acuity mixture as the physician and work across different medical disciplines, notably the emergency department. No current review explores the collection of research on PAs working in rural emergency departments (EDs) within North America. Objective: This review will examine the role of PAs in rural EDs within North America. With this, decisions surrounding the expansion of the PA profession can be evidence-based and consistent with best practices. This paper will determine the areas of research surrounding the role of PAs in rural EDs that have been concentrated on and identify gaps in the research, as well as identify outcomes resulting from PA practice in this setting. Methods: A literature search using Embase and Ovid-MEDLINE databases was performed using key terms pertaining to physician assistants working in rural emergency departments. Nine articles were found to meet the inclusion criteria and were analyzed for this review. Results: Nine studies explored different aspects of PA roles and practice in rural EDs across North America. Three themes around PA roles, level of autonomy and outcomes are used to describe the nature of PA practice in rural EDs. The findings suggest that rural ED PAs provide care to a wide variety of patient presentations with varying levels of autonomy. Although the PA role appears to largely be accepted and commonly has positive effects on the ED, more research needs to be done in this area. Conclusions: These findings suggest key factors that require future research in both Canada and the United States. For this relatively novel profession in Canada to grow into a staple in the current health system, primary research on PAs working in settings such as rural emergency departments should be prioritized.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».