A framework for the introduction and evaluation of advanced practice nursing roles
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper describes a participatory, evidence-based, patient-focused process for advanced practice nursing (APN) role development, implementation, and evaluation (PEPPA framework). BACKGROUND: Despite the growing demand for advanced practice nurses, there are limited data to guide the successful implementation and optimal utilization of these roles. The participatory, evidence-based, patient-focused process, for guiding the development, implementation, and evaluation of advanced practice nursing (PEPPA) framework is an adaptation of two existing frameworks and is designed to overcome role implementation barriers through knowledge and understanding of APN roles and environments. The principles of participatory action research directed the construction of the new framework. CONCLUSIONS: The process for implementing and evaluating APN roles is as complex and dynamic as the roles themselves. The PEPPA framework is shaped by the underlying principles and values consistent with APN, namely, a focus on addressing patient health needs through the delivery of coordinated care and collaborative relationships among health care providers and systems. Engaging environmental stakeholders as participants in the process provides opportunity to identify the need and shared goals for a clearly defined APN role. The process promotes increased understanding of APN roles and optimal use of the broad range of APN knowledge, skills, and expertise in all role domains and scope of practice. The steps for planning and implementation are designed to create environments to support APN role development and long-term integration within health care systems. The goal-directed and outcome-based process also provides the basis for prospective ongoing evaluation and improvement of both the role and delivery of health care services.
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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 | 0,302 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,033 |
| Communication savante | 0,021 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».