Evidence-based nursing practices in primary care services for migrants: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Experiencing migration differently affects the health of individuals according to additional factors of vulnerability as gender or legal status. In primary care services, nurses are key actors in caring for such vulnerable migrants but evidence-based practices are still lacking. This literature review aims at identifying evidence-based nursing practices in primary care services for vulnerable migrant populations. Methods. We identified nursing interventions caring for migrants in primary care services in the literature published between 2000 and 2015. Vulnerability of the migrants was measured with the PROGRESS framework. Nursing components of the interventions were analyzed according to the 6 dimensions of the model of Advance Practice Nursing (Hamric et al. 2014). Quality appraisal included 8 criteria, each study received a score of quality. Results. We reviewed 104 papers and found 30 studies that met the inclusion criteria. Being vulnerable as a migrant was mostly defined as not being able to communicate with the health professionals (n = 20). Most interventions targeted type 2 diabetes (n = 8) and cardiovascular diseases (n = 8). Attention to the specific needs of the migrants was achieved through cultural and linguistic adaptations but only one intervention included the intersectionality of risk factors (e.g. paying attention to migration, gender and socioeconomic status). Expert guidance/coaching and consultation were the two advanced practice nursing components reported in all studies. Collaboration, leadership, research and ethical decision-making skills were not reported in the retrieved studies. Overall, nursing interventions appear to be effective in improving health outcomes for migrants. Conclusion This literature review provides a relevant basis for researches and professional development for nurses. Further studies should support the development of collaboration, leadership, research and ethical decision-making skills of nurses in primary care services. Key messages Nursing interventions appear to be effective in improving health outcomes for migrants Further studies should support the development of collaboration, leadership, research and ethical decision-making skills of nurses in primary care services
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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 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».