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Enregistrement W2524843647 · doi:10.1093/eurpub/ckv168.006

Task-shifting from physicians to nurses in Europe and other major OECD countries

2015· article· en· W2524843647 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia B. Maier, Aiken Lh

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Task forcePolitical scienceDemographic economicsMedicineGeographyEconomic growthEconomicsPublic administrationManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Task-shifting has been implemented in the United States, Canada, Australia and New Zealand and increasingly in Europe. A cross-country comparison of task-shifting has been lacking across Europe. We assessed task-shifting practices in Europe and other OECD countries, and secondly, performed correlation analyses with OECD data. Methods A survey was developed, pilot tested and sent to 109 country informants in 39 countries covering Europe, the United States, Canada, Australia and New Zealand (response rate 85.3%). Country informants were chosen based on a pre-defined set of criteria. Countries levels of implementation was correlated with OECD secondary data: physician and nurse ratios, education, and primary mode of financing (fee-for-service vs other). Results Eleven countries have implemented extensive task-shifting (Australia, Canada, New Zealand, the Netherlands, US, UK (England, Wales, N. Ireland, Scotland), Finland, Ireland), measured by authority to diagnose, refer, treat and prescribe. However, countries' levels of regulation and financing varied, as did training requirements. The majority of countries showed emerging, yet limited task-shifting where nurses took up some advanced roles within confined boundaries. Five countries did not implement task-shifting. Conclusions Countries most advanced showed variations of the regulatory contexts, which may impact on nurses' practice patterns. Countries with decentralized regulation resulted in uneven levels of implementation, posing barriers to an efficient use of this workforce. Countries in early development stages focused primarily on adapting training capacity. From an international and especially, EU perspective, harmonizing competencies and training – in those countries showing similar levels of advanced practice – will be an important step to ensure the quality of care, avoid potential skill-loss and facilitate the recognition of education in increasingly connected labor markets. Key messages Task-shifting from physicians to nurses is an increasing workforce trend in Europe, however, extent of task-shifting and levels of implementation vary An enabling policy context involves up-to-date regulation, quality education pipeline and a supportive financing structure

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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