An Exploratory Study on Exemplary Practice of Nurse Consultants
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the exemplary practice of nurse consultants (NCs) and derive a model to illustrate the highest level of advanced nursing practice. DESIGN: A descriptive study was conducted to examine the practice and outcomes of seven NC roles in varied clinical specialties in Hong Kong. Exemplary practice was examined in relation to competencies for advanced practice nursing in Hong Kong and the United Kingdom. METHODS: Data about NC characteristics and their practices were collected using a structured questionnaire and analyzed using descriptive statistics. Health service documents and clinical notes were analyzed using the framework approach. FINDINGS: All NCs demonstrated the competence expected of an advanced practice nurse with impacts on patients, nursing profession, and the organization as identified in the advanced nursing practice framework in Hong Kong. NCs also performed at the highest level of practice delineated by Skills for Health in the United Kingdom. They were involved in diagnostic and therapeutic practice, and identified patient satisfaction and symptom management as key outcomes. CONCLUSIONS: This study provides new insight into levels of advanced practice and illustrates the exemplary work of NCs to demonstrate how they have developed and shaped services to bring about positive patient and organizational outcomes. Career laddering that places NCs at the highest level of advanced practice is important for making the best use of nursing expertise to achieve optimal patient and organizational outcomes. CLINICAL RELEVANCE: This study addresses a knowledge gap to enrich our current understanding of the impact of advanced practice nursing roles by linking NC role practices and competencies to key outcomes.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».