The nurse practitioner role in pain management in long‐term care
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper is a report of a study exploring the perceptions of long-term care team members and nurse managers about barriers and facilitators to optimal use of nurse practitioners to manage residents' pain in long-term care settings. BACKGROUND: Considering the high rates of pain in long-term care, research is needed to explore innovations in health-services delivery, including the emerging nurse practitioner role. METHODS: For this study, an exploratory descriptive design was used to collect data in spring 2007 from five focus groups of nurses and 14 individual interviews with other healthcare team members and nurse managers. Data were analysed using thematic content analysis. FINDINGS: Five pain management activities performed by nurse practitioners were identified, including assessing pain, prescribing pain medications, monitoring pain levels and side effects of pain medications, consulting and advocating for staff and patients, and leading and educating staff related to pain management. Factors that influenced the implementation of the nurse practitioner role included the availability of the nurse practitioner, scope of practice, role clarity, perceived added value of nurse practitioner role, terms of employment, nurse practitioner-physician relationship. Perceived outcomes of the nurse practitioner role were also described. CONCLUSIONS: The findings from this study contribute to our understanding of how the nurse practitioner role is perceived by other healthcare professionals, particularly in pain management. Stronger interprofessional collaborative relationships need to be facilitated within a model of care that includes a nurse practitioner, with the ultimate goal of improving pain management services in long-term care.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».