A National Needs Assessment of Canadian Nurse Practitioners Regarding Cannabis for Therapeutic Purposes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In Canada, the Access to Cannabis for Medical Purposes Regulations (ACMPR) has given nurse practitioners (NPs) the power to authorize cannabis for therapeutic purposes (CTP) to eligible patients. This expansion in NPs' scope of practice underscores the importance of delivering balanced, evidence-based education on cannabis to NPs. The aim of this national study was to assess NPs' knowledge and practice gaps related to CTP to inform the development of future education resources that increase NPs' clinical competence and improve patient care related to medical cannabis. Methods: This is a quantitative, descriptive exploratory design study. A national online survey of NPs was conducted from August 2013 to June 2014. NPs were recruited through email lists held by numerous Canadian nursing organizations. The survey was adapted from a previous national survey that assessed CTP educational needs among Canadian physicians. The survey assessed NPs' knowledge, experience, barriers, and attitudes related to CTP as well as preferred format for future CTP education. Results: The sample consisted of 182 NPs from across Canada. The largest knowledge gap was related to dosing and creating effective treatment plans for patients using CTP. The majority of respondents (76.3%) ranked the need for education on CTP to be either strong or very strong. Over half (57%) reported that they would be comfortable authorizing medical cannabis through the ACMPR; this number increased to 64% if they were to receive appropriate education. Conclusion: Nursing regulatory organizations, in partnership with academic institutions and government agencies, must work toward the development of educational and clinical competencies specific to CTP. Tailored education programs are needed to address the knowledge gaps held by NPs and the clinical barriers they face to including CTP as part of their 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».