Pushing boundaries in paediatric intensive care: training as a paediatric retrieval nurse practitioner
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally in the UK, the transportation of the critically ill child to a paediatric intensive care unit has been carried out by a medically led team of doctors and nurses. However, in countries such as the USA and Canada, appropriately trained nurse practitioners have proven to be competent in the transportation of these vulnerable children. This nurse-led team model has also been shown to be successful in the speciality of neonatal care in the UK. The impact of changes in the National Health Service (NHS) has led to an increased demand for the transportation of the child requiring paediatric intensive or high-dependency care, the lifting of restrictions on nursing practice and the reduction of doctors' hours in keeping with the European Working Time Directive. This has led to one NHS Trust in the UK developing the role of paediatric retrieval nurse practitioners (RNP): nurses who lead the retrieval team. The purpose of this article is to describe a pilot initiative to develop the role of RNPs. The comprehensive process of recruitment, training and assessment of competency will be detailed. Personal reflection on the project will also explore the pertinent nursing issues around; role impact and definition, conflict and change management, communication, legislation and personal and professional growth. Recommendations for future initiatives will also be explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».