The Differences Between Civilian and Canadian Armed Forces Physician Assistants An Interview Series
Notice bibliographique
Résumé
(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.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».