Framework for Evaluating the Impact of Advanced Practice Nursing Roles
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To address the gap in evidence-based information required to support the development of advanced practice nursing (APN) roles in Switzerland, stakeholders identified the need for guidance to generate strategic evaluation data. This article describes an evaluation framework developed to inform decisions about the effective utilization of APN roles across the country. APPROACH: A participatory approach was used by an international group of stakeholders. Published literature and an evidenced-based framework for introducing APN roles were analyzed and applied to define the purpose, target audiences, and essential elements of the evaluation framework. Through subsequent meetings and review by an expert panel, the framework was developed and refined. FINDINGS: A framework to evaluate different types of APN roles as they evolve to meet dynamic population health, practice setting, and health system needs was created. It includes a matrix of key concepts to guide evaluations across three stages of APN role development: introduction, implementation, and long-term sustainability. For each stage, evaluation objectives and questions examining APN role structures, processes, and outcomes from different perspectives (e.g., patients, providers, managers, policy-makers) were identified. CONCLUSIONS: A practical, robust framework based on well-established evaluation concepts and current understanding of APN roles can be used to conduct systematic evaluations. CLINICAL RELEVANCE: The evaluation framework is sufficiently generic to allow application in developed countries globally, both for evaluation as well as research purposes.
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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 | 0,257 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,015 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».