A unique practice model for Nurse Practitioners in long‐term care homes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper is a report of a study examining a practice model for Nurse Practitioners (NPs) working in long-term care (LTC) homes and its impact on staff confidence, preventing hospital admission, and promoting early hospital discharge. BACKGROUND: The recent introduction of NPs in LTC homes in Ontario, Canada, provided an opportunity to explore unique practice models. In a pilot project, two full-time equivalent NPs provided primary care to a consortium of 22 homes serving approximately 2900 residents. The practice model was based on the specific needs of the homes and residents. METHODS: The NPs working in this project prospectively collected data (from July 2003 until June 2004) on their clinical activities and resident outcomes. Directors of Care (n = 18) of the participating homes completed a questionnaire (March 2004) assessing the impact on prevention of hospitalization and staff confidence. FINDINGS: The NPs had 2315 clinical contacts in the 1-year period; the majority (64%) were follow-up contacts. Many contacts were for uncomplicated medical problems or more complex but straightforward medical issues, and had positive outcomes. Hospital admission was prevented in 39-43% of cases. NPs had a positive impact on improving staff confidence, but no impact on facilitating early discharge from hospital. CONCLUSION: Practice models designed to meet the distinctive needs of LTC homes and residents can enhance quality of care, even with low NP:resident ratios. Participation of key stakeholders in the identification of care priorities and planning contributed to the success of this model.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».