MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2075526407 · doi:10.12927/cjnl.2010.22274

The Role of Nursing Leadership in Integrating Clinical Nurse Specialists and Nurse Practitioners in Healthcare Delivery in Canada

2010· review· en· W2075526407 sur OpenAlexaffvenueabout
Nancy Carter, Ruth Martin‐Misener, Kelley Kilpatrick, Sharon Kaasalainen, Faith Donald, Denise Bryant‐Lukosius, Patricia Harbman, Ivy Lynn Bourgeault, Alba DiCenso

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2010
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreUniversité du Québec en OutaouaisCanadian Foundation for Healthcare ImprovementMinistry of Health and Long Term CareToronto Metropolitan UniversityDalhousie UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipNursingHealth careNegotiationHealthcare deliveryPsychologyMedicineMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supportive nursing leadership is important for the successful introduction and implementation of advanced practice nursing roles in Canadian healthcare settings. For this paper, we drew on pertinent sections of a scoping review of the literature and key informant interviews conducted for a decision support synthesis on advanced practice nursing to describe and explore organizational leadership in planning and implementing advanced practice nursing roles. Leadership strategies that optimize successful role integration include initiating systematic planning to develop the roles based on patient and community needs, engaging stakeholders, using established Canadian role implementation toolkits, ensuring utilization of all dimensions of the role, communicating clear messages to increase awareness about the roles in the organization, creating networks and facilitating mentorship for those in the role, and negotiating role expectations with physicians and other members of the healthcare team. Leaders face challenges in creating and securing sustainable funding for the roles and providing adequate infrastructure support.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,485
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,023 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing leadershipMême sujetNursing Roles and PracticesTravaux en français237 207