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Enregistrement W2328708996 · doi:10.1016/j.healthpol.2016.03.015

Nurse practitioners, canaries in the mine of primary care reform

2016· article· en· W2328708996 sur OpenAlexaffabout
Damien Contandriopoulos, Astrid Brousselle, Mylaine Breton, Esther Sangster‐Gormley, Kelley Kilpatrick, Carl‐Ardy Dubois, Isabelle Brault, Mélanie Perroux

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneHôpital Maisonneuve-RosemontUniversity of VictoriaUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careNursingHealth care reformPrimary health careNurse practitionersMedicinePsychologyPolitical scienceFamily medicineHealth careHealth policyPublic healthLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A strong and effective primary care capacity has been demonstrated to be crucial for controlling costs, improving outcomes, and ultimately enhancing the performance and sustainability of healthcare systems. However, current challenges are such that the future of primary care is unlikely to be an extension of the current dominant model. Profound environmental challenges are accumulating and are likely to drive significant transformation in the field. In this article we build upon the concept of "disruptive innovations" to analyze data from two separate research projects conducted in Quebec (Canada). Results from both projects suggest that introducing nurse practitioners into primary care teams has the potential to disrupt the status quo. We propose three scenarios for the future of primary care and for nurse practitioners' potential contribution to reforming primary care delivery models. In conclusion, we suggest that, like the canary in the coal mine, nurse practitioners' place in primary care will be an indicator of the extent to which healthcare system reforms have actually occurred.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,404 · 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

Citations79
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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