Benefits and Challenges Faced by a Nurse Practitioner Working in an Interprofessional Setting in Rural Alberta
Notice bibliographique
Résumé
The study aim was to determine benefits and challenges of a community initiative to introduce the nurse practitioner (NP) role in rural primary care. We used a mixed-methods, participatory action research design. Data collection included surveys, interviews, patient record data and shadow billing data. Patient, physician and healthcare professional (HCP) surveys were followed by interviews of survey participants and key local informants. Descriptive statistics were used to summarize survey and patient record data, and content analysis was used to analyze interview data. Benefits, challenges and recommendations were the result of mixed-methods synthesis. Forty-one patients, one HCP and four physicians returned surveys, with 14 patients, one HCP, two local leaders and the NP participating in interviews. The NP provided primary care to 10% of clinic patients in a flexible service delivery model. A high proportion of patients had chronic health concerns. Patient outcomes were generally positive, and patients expressed satisfaction with care. Being connected to the community was important to role implementation. Benefits included increased access to cost-effective, quality primary care. Challenges were funding, limited role understanding and potential for role isolation. Recommendations highlight the need for local community buy-in and provincial support in sustaining the innovation.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».