National nursing strategies in seven countries of the Region of the Americas: issues and impact.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and examine the current national nursing strategies and policy impact of workforce development regarding human resources for health in seven selected countries in the Region of the Americas: Argentina, Canada, Costa Rica, Jamaica, Mexico, Peru, and the United States. METHODS: A review of available literature was conducted to identify publicly-available documents that describe the general backdrop of nursing human resources in these seven countries. A keyword search of PubMed was supplemented by searches of websites maintained by Ministries of Health and nursing organizations. Inclusion criteria limited documents to those published in 2008-2013 that discussed or assessed situational issues and/or progress surrounding the nursing workforce. RESULTS: Nursing human resources for health is progressing. Canada, Mexico, and the United States have stronger nursing leadership in place and multisectoral policies in workforce development. Jamaica shows efforts among the Caribbean countries to promote collaborative practices in research. The three selected countries in Central and South America championed networks to revive nursing education. Yet, overall challenges limit the opportunities to impact public health. CONCLUSIONS: The national nursing strategies prioritized multisectoral collaboration, professional competencies, and standardized educational systems, with some countries underscoring the need to align policies with efforts to promote nursing leadership, and others, focusing on expanding the scope of practice to improve health care delivery. While each country wrestles with its specific context, all require proper leadership, multisectoral collaboration, and appropriate resources to educate, train, and empower nurses to be at the forefront.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».