Implementation strategy for advanced practice nursing in primary health care in Latin America and the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
SYNOPSIS Advanced practice nursing (APN) is a term used to describe a variety of possible nursing roles operating at an advanced level of practice. Historically, APN roles haves evolved informally, out of the need to improve access to health care services for at-risk and disadvantaged populations and for those living in underserved rural and remote communities. To address health needs, especially ones related to primary health care, nurses acquired additional skills through practice experience, and over time they developed an expanded scope of practice. More recently, APN roles have been developed more formally through the establishment of graduate education programs to meet agreed-upon competencies and standards for practice. The introduction of APN roles is expected to advance primary health care throughout Latin America and the Caribbean, where few such roles exist. The purpose of the paper is to outline an implementation strategy to guide and support the introduction of primary health care APN roles in Latin America and the Caribbean. The strategy includes the adaptation of an existing framework, utilization of recent research evidence, and application of knowledge from experts on APN and primary health care. The strategy consists of nine steps. Each step includes a national perspective that focuses on direct country involvement in health workforce planning and development and on implementation. In addition, each step incorporates an international perspective on encouraging countries that have established APN programs and positions to collaborate in health workforce development with nations without advanced practice nursing.
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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 | 0,027 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».