Exploring the Impact of Physician Assistants on Orthopedic Surgery Service Efficiency: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Orthopedic surgery in Canada faces increasing patient volumes, long wait times, and a shortage of healthcare providers and resources. Physician Assistants (PAs) are increasingly becoming a consideration as a solution to improve healthcare delivery and surgical service efficiency, and continuity of care across the continuum of healthcare. Objectives: This literature review aims to evaluate the impact of PAs on efficiency metrics within orthopedic surgery services and discover what metrics could be positively affected. Methods: A comprehensive literature search was conducted using the University of Manitoba libraries, PubMed and MEDLINE Ovid databases. Inclusion criteria included peer-reviewed, published in English, within the past 25 years, and focus on physician assistants in the orthopedic surgery settings. Five studies – three Canadian and two American – met the criteria and were reviewed for common outcome themes. Results: Across five studies, PAs were found to have a positive impact which could be categorized into five main common themes. Increased surgical throughput and reduced wait times, operating room efficiency and surgeon time optimization, postoperative care and length of stay reduction, cost-effectiveness and resource optimization, and high patient and provider satisfaction. Conclusion: Physician assistants improve efficiency metrics such as surgical throughput, wait times, operating room efficiency, postoperative care, and provider/patient satisfaction, and provide a cost-effective solution to the challenges faced in orthopedic surgery in Canada. Future research should focus on Canadian multi-centre designs, and standardized outcome measures to further validate their impact.
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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 | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».