Nurse Practitioner Roles in Pediatric Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Emergency department (ED) visits continue to climb in the United States despite numerous primary care initiatives. A variety of staffing models including the utilization of nurse practitioners (NPs) and physician assistants (PAs) and the use of fast-track or express care are alternative methods of caring for the ED patients with less acute illness. Our objectives were to determine the prevalence of NPs in pediatric EDs (PEDs) and fast-track areas and to identify common procedures performed by NPs in PEDs. METHODS: Two telephone surveys were conducted. The first survey was performed with the ED charge nurse at all 205 hospitals in the United States participating in the National Association of Children's Hospitals and Related Institutions. The second survey consisted of an interview with NPs working in those PEDs. Both descriptive data as well as the procedures performed by NPs in the PED were collected. RESULTS: A total of 198 hospitals completed the first survey (97% response rate), representing 41 states. Fifty-one percent of respondents reported using NPs in the ED, contrasted with only 36% who reported using PAs (P < 0.01). The use of NPs was found to be distributed across all geographical regions, whereas the use of PAs was statistically more likely in the Northeast and Midwest regions (P < 0.01). Freestanding children's hospitals were more likely to use NPs than children's hospital within general hospitals (P < 0.01). Procedures such as fluorescein staining of the cornea were performed by all NPs, whereas only 65% of NPs performed repair of a finger-tip amputation. CONCLUSIONS: The use of NPs in the PED is common. Nurse practitioners in the PED perform a number of different procedures. Future studies analyzing practice patterns and effectiveness of the NP role in the PED are needed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».