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Enregistrement W7009320725

The Differences Between Civilian and Canadian Armed Forces Physician Assistants An Interview Series

2023· article· en· W7009320725 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilitary personnelHealth careFlexibility (engineering)Physician assistantsClosure (psychology)PopulationWork (physics)Qualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(Introduction) The number of Physician Assistants (PA) in Canadian healthcare will grow as the population increases and ages. The closure of the Canadian Armed Forces Physician Assistant Education Program will increase the direct entry of civilian-educated PAs into military service. Knowing the factors related in military or civilian education and practice is essential in understanding this human resource. (Methods) Information for this qualitative study was gathered through structured interviews to develop and explore the themes occurring during the Canadian Armed Forces Physician Assistant’s journey through their career, education deployment, and transition to civilian employment. (Results) Civilian PAs joining the military need to understand that the military is a controlled environment that requires flexibility and adaptability, but among the benefits is a high level of comradery. Role differences were noted in military and civilian practice and explored the experiences, practice environments, teamwork, resiliency, flexibility, limited range of patient ages, and medical conditions limited clinical experiences. (Conclusion) The transitions into civilian practice by military PAs resulted in a steep learning curve related to the health concerns more common to civilian populations. Still, they were backed by the confidence and attributes those individuals developed in the military. Regarding work environments, the military requires and offers unique experiences and posting to remote locations, naval ships, and overseas, which can result in autonomous practice only found in specific rural civilian areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0160,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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