Task shifting from physicians to nurses in primary care in 39 countries: a cross-country comparative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care is in short supply in many countries. Task shifting from physicians to nurses is one strategy to improve access, but international research is scarce. We analysed the extent of task shifting in primary care and policy reforms in 39 countries. METHODS: Cross-country comparative research, based on an international expert survey, plus literature scoping review. A total of 93 country experts participated, covering Europe, USA, Canada, Australia and New Zealand (response rate: 85.3%). Experts were selected according to pre-defined criteria. Survey responses were triangulated with the literature and analysed using policy, thematic and descriptive methods to assess developments in country-specific contexts. RESULTS: Task shifting, where nurses take up advanced roles from physicians, was implemented in two-thirds of countries (N = 27, 69%), yet its extent varied. Three clusters emerged: 11 countries with extensive (Australia, Canada, England, Northern Ireland, Scotland, Wales, Finland, Ireland, Netherlands, New Zealand and USA), 16 countries with limited and 12 countries with no task shifting. The high number of policy, regulatory and educational reforms, such as on nurse prescribing, demonstrate an evolving trend internationally toward expanding nurses' scope-of-practice in primary care. CONCLUSIONS: Many countries have implemented task-shifting reforms to maximise workforce capacity. Reforms have focused on removing regulatory and to a lower extent, financial barriers, yet were often lengthy and controversial. Countries early on in the process are primarily reforming their education. From an international and particularly European Union perspective, developing standardised definitions, minimum educational and practice requirements would facilitate recognition procedures in increasingly connected labour markets.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».