Implementation of the Neonatal Nurse Practitioner Role in a Community Hospital's Labor, Delivery, and Level 1 Postpartum Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A level 1 community hospital with a labor, delivery, recovery, and postpartum (LDRP) unit delivering over 2800 babies per year was operating without dedicated neonatal resuscitation and stabilization support. PURPOSE: With lack of funding and space to provide an onsite level 2 neonatal intensive care unit (NICU), a position was created to provide neonatal nurse practitioner (NNP) coverage to support the LDRP unit. METHOD: The article describes the innovative solution of having an NNP team rotate from a regional neonatal intensive care program to a busy community LDRP unit. The presence of the NNP supported the development and integration of the advanced practice nursing role with interdisciplinary team members in both the LDRP and the emergency department. RESULTS: The NNP was able to provide expertise, leadership, and mentorship for neonatal resuscitation and stabilization as well as education and consultation on neonatal care. In addition to the services provided by the NNP for infant's requiring acute care, the NNP provided transitional support for those infants who remained with their mothers in the LDRP unit. Furthermore, time required by the neonatal transport team to stabilize babies before transport to the NICU was decreased with NNP presence. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The divergence from practice of the traditional NNP clinical role in the NICU setting to more of a consultant and nursing leader has proven to be a valued role at the community hospital. IMPLICATIONS FOR RESEARCH: A solid economic analysis of the cost-effectiveness of the NNP role in this community hospital is warranted.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».