A Multiple-Case Study in Nurse Practitioner-Led Clinics: An Exploration of the Quality of Care for Patients with Multimorbidity
Notice bibliographique
Résumé
The previous 16 years have seen a number of healthcare reforms meant to increase access to primary healthcare services in Ontario. This included the establishment of an innovative model, the nurse practitioner-led clinics (NPLCs). NPLCs held promise for nurse practitioners (NPs) to practice to their full potential and optimize patient care. A multiple-case study was undertaken to evaluate the quality of care for patients with diabetes and multimorbidity at NPLCs. Five NPLCs, all in underserved areas in the mid-northern region of the province, were part of the study. Data collection included a chart audit, NP interviews and review of organizational information. Multiple-case analysis was conducted and four interrelated themes emerged about the quality of care of patients with diabetes and multimorbidity at the NPLCs. It was confirmed that the NP is the primary care provider at NPLCs. Healthcare policy such as a lack of increase in NP salary for 10 years has contributed to poor NP recruitment and retention. Insufficient healthcare resources in the communities where NPLCs are located and high patient vulnerability have a negative influence on the quality of care. Strategies, including mentoring, offer possible solutions to improve the quality of care at NPLCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».