Factors affecting nurse practitioner role implementation in Canadian practice settings: an integrative review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To review the literature about the Canadian experience with nurse practitioner role implementation and identify influencing factors. BACKGROUND: Although nurse practitioners have been in existence for more than 40 years, their integration into healthcare systems has been challenging. While frameworks exist to guide implementation of these roles, clear identification of factors influencing role implementation may inform best practices. Given that Canada has witnessed considerable growth in nurse practitioner positions in the past decade, an exploration of its experience with role implementation is timely. DATA SOURCES: A review of Canadian literature from 1997 to 2010 was conducted. Electronic databases including CINAHL, Cochrane Database of Systematic Reviews, Health Source: Nursing Academic Edition, Medline, Social Science Index, PubMed, Web of Science and PsychINFO and government and professional organization websites were searched. METHODS: An integrative review was performed guided by Whittemore and Knafl's method. RESULTS: Ten published studies and two provincial reports were included. Numerous facilitators and barriers to implementation were identified and analysed for themes. Three concepts influencing implementation emerged: involvement, acceptance and intention. Involvement is defined as stakeholders actively participating in the early stages of implementation. Acceptance is recognition and willingness to work with nurse practitioner. Intention relates to how the role is defined. CONCLUSION: This integrative review revealed three factors that influence nurse practitioner role implementation in Canada: involvement, acceptance and intention. Strategies to enhance these factors may inform best practice role implementation processes.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».