Nursing Within Primary Care Settings in Atlantic Canada: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
To address the prevalence of chronic diseases in Newfoundland and Labrador, the province has committed to primary health care reform, including implementing interdisciplinary primary care (PC) teams. To inform discussions regarding integrating nurse practitioners (NPs), registered nurses (RNs), and licensed practical nurses (LPNs) into these teams, better understanding of their roles in PC is needed. A scoping review was conducted to examine and synthesize existing evidence related to nursing roles and resources in PC settings across Atlantic Canada (Newfoundland and Labrador, New Brunswick, Nova Scotia, Prince Edward Island), and associated contributions to patient care. Joanna Briggs Institute scoping review methodology was used. The Nursing Role Effectiveness Model guided the review. Twenty articles met inclusion criteria. Roles of RNs and NPs in PC included chronic disease management, education, and health promotion. No literature focused on LPNs. Interdisciplinary collaboration was evident across studies. However, nurses’ functions within teams were limited by institutional constraints and other providers. PC settings with nurses had positive clinical outcomes, improved access to services, and high patient satisfaction. The prevalence of nursing in PC throughout Atlantic Canada and how nurses’ roles are enacted is unclear. There is opportunity for future inquiry into specific attributes of nursing and PC teams that result in positive patient and system outcomes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».