Attending to power differentials: How <scp>NP</scp>‐led group medical visits can influence the management of chronic conditions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In Canada, primary care reform has encouraged innovations, including nurse practitioners (NPs) and group medical visits (GMVs). NP-led GMVs provide an opportunity to examine barriers and enablers to implementing this innovation in primary care. DESIGN: An instrumental case study design (n=3): two cases where NPs were using GMVs and one case where NPs were not using GMVs, was completed. In-depth interviews with patients and providers (N=24) and 10 hours of direct observation were completed. Interpretive descriptive methods were used to analyse data. RESULTS/FINDINGS: Two main themes were identified: (i) acquisition of knowledge and (ii) GMVs help shift relationships between patients and health-care providers. Participants discussed how patients and providers learn from one another to facilitate self-management of chronic conditions. They also discussed how the GMV shifts inherent power differentials between providers and between patients and providers. DISCUSSION: NP-led GMVs are a method of care delivery that harness NPs' professional agency through increased leadership and interprofessional collaboration. GMVs also facilitate an environment that is patient-centred and interprofessional, providing patients with increased confidence to manage their chronic conditions. The GMV provides the opportunity to meet both team-based and patient-centred health-care objectives and may disrupt inherent power differentials that exist in primary care.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».