Task-shifting from physicians to nurses in Europe and other major OECD countries
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».