Descriptive, cross-country analysis of the nurse practitioner workforce in six countries: size, growth, physician substitution potential
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Many countries are facing provider shortages and imbalances in primary care or are projecting shortfalls for the future, triggered by the rise in chronic diseases and multimorbidity. In order to assess the potential of nurse practitioners (NPs) in expanding access, we analysed the size, annual growth (2005-2015) and the extent of advanced practice of NPs in 6 Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) countries. DESIGN: Cross-country data analysis of national nursing registries, regulatory bodies, statistical offices data as well as OECD health workforce and population data, plus literature scoping review. SETTING/PARTICIPANTS: NP and physician workforces in 6 OECD countries (Australia, Canada, Ireland, the Netherlands, New Zealand and USA). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The main outcomes were the absolute and relative number of NPs per 100 000 population compared with the nursing and physician workforces, the compound annual growth rates, annual and median percentage changes from 2005 to 2015 and a synthesis of the literature on the extent of advanced clinical practice measured by physician substitution effect. RESULTS: The USA showed the highest absolute number of NPs and rate per population (40.5 per 100 000 population), followed by the Netherlands (12.6), Canada (9.8), Australia (4.4), and Ireland and New Zealand (3.1, respectively). Annual growth rates were high in all countries, ranging from annual compound rates of 6.1% in the USA to 27.8% in the Netherlands. Growth rates were between three and nine times higher compared with physicians. Finally, the empirical studies emanating from the literature scoping review suggested that NPs are able to provide 67-93% of all primary care services, yet, based on limited evidence. CONCLUSIONS: NPs are a rapidly growing workforce with high levels of advanced practice potential in primary care. Workforce monitoring based on accurate data is critical to inform educational capacity and workforce planning.
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 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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».