Developing and Sustaining Leadership in Public Health Nursing: Findings from One British Columbia Health Authority
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop clinical leadership among front-line public health nurses (PHNs). METHODS: This paper describes a quality improvement process to develop clinical leadership among front-line PHNs. Three activities were undertaken by a working group consisting mainly of front-line staff: engaging PHNs in an online change-readiness questionnaire, administering a survey to clients who had ever used public health services delivered by one Vancouver Community Infant, Child and Youth (ICY) program team and conducting three group interviews with public health providers. The group interviews asked about PHN practice. They were analyzed using thematic content analysis. RESULTS: This quality improvement project suggests that PHNs (n=70) strongly believed in opportunities for system improvement. Client surveys (n=429) and community partner surveys (n=79) revealed the importance of the PHN role. Group interview data yielded three themes: PHNs were the "hub" of community care; PHNs lacked a common language to describe their work; PHNs envisioned their future practice encompassing their full scope of competencies. PHNs developed the "ICY Public Health Nursing Model," which articulates 14 public health interventions and identifies the scope of their work. CONCLUSION: Developing and sustaining clinical leadership in front-line PHNs was accomplished through these various quality assurance activities.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».