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Enregistrement W2118461274 · doi:10.12927/cjnl.2009.20798

The Primary Healthcare Nurse Practitioner in Ontario: A Workforce Study

2009· article· en· W2118461274 sur OpenAlexaffvenueabout
Mary van Soeren, Christina Hurlock‐Chorostecki, Sharon Goodwin, Elizabeth A. Baker

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceNursingLegislationScope of practiceHealth careNurse practitionersWork (physics)MedicineRural areaFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of the primary healthcare nurse practitioner (NP-PHC) has a long history in Ontario. In this paper, we describe the evolution of the role with a focus on geographic distribution, a profile of client populations and the services provided by NP-PHCs. Comparisons will be made to findings from previous studies and reports on the NP-PHC role in Ontario. In 2004 and 2005, two-thirds of the nurse practitioners registered with the College of Nurses of Ontario responded to a descriptive self-reporting survey. The data collected revealed that NP-PHCs work throughout the healthcare system, including with underserviced and marginalized populations, in community health centres and in outpatient areas within acute care hospitals. They provide the entire spectrum of primary healthcare services. Barriers to fully enacting the role are related to restrictive legislation that limits NP prescribing and diagnosing, and the ability to work to full scope of practice in hospitals (for example, in emergency departments). Targeted funding has promoted the role throughout the province. However, inadequate and insecure pilot funding continues to be a concern. Findings from this study indicate that policy decisions to support the NP role in rural and remote areas have resulted in expansion of the role across the province. Yet, NPs perceive that legislation has lagged and inhibits their ability to meet patient and health systems needs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,148 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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