Nurse practitioners in Ontario primary healthcare: Referral patterns and collaboration with other healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to examine referrals of nurse practitioners providing primary healthcare (PHC NPs) to better understand how PHC NPs collaborate with other healthcare professionals and contribute to interprofessional care. The analysis is based on the data from a survey of 378 PHC NPs registered in Ontario, Canada in 2008. Overall, 69% of PHC NPs made referrals to family physicians (FPs) and 67% of PHC NPs received referrals from FPs. Almost 50% of PHC NPs had bidirectional referrals between them and FPs. Eighty-nine percent of PHC NPs made referrals to specialist physicians. Bidirectional referrals between PHC NPs and social workers and mental health workers were common in family health teams and community health centers. Patterns of referrals (bidirectional, unidirectional and no referrals) between PHC NPs and FPs, social workers, mental and allied health workers in various practice settings indicate development of collaborative relationships between PHC NPs and other healthcare professionals and reflect the influence of practice models on delivery of interprofessional care. These findings are discussed in light of the development of NPs' role and integration of PHC NPs in the Ontario healthcare system. Implications for policy changes and future research are also suggested.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».