The Clinical Specialist Radiation Therapist (CSRT): A case study exploring the effectiveness of a new advanced practice role in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Clinical Specialist Radiation Therapist (CSRT), is a new advanced practice (AP) role for radiation therapists (RTTs). Following training, education and evaluation, the CSRT performs specific duties in autonomous ways, making advanced clinical decisions in their area of specialization. This case study examines the CSRT's impact on quantity (i.e., increasing capacity), improving quality and stimulating research and innovation. METHODS: Between 2007 and 2016, 23 CSRTs worked in 10 cancer centres in various AP position. A standardised metrics package, focusing on wait-times, patient volumes, patient throughput, time-savings, quality initiatives, satisfaction, research and innovation was developed and used to collect qualitative and quantitative data. Data were self-reported by the CSRTs but electronic databases, pre/post-studies, surveys and interviews were also used. RESULTS: Quantity projects (n = 76) related to patient volumes, wait-times, patient throughput and time-savings increased capacity and allowed more patients to enter the system. The presence of a CSRT allowed, on average, 13 additional patients (either new or re-treated) to be seen, at their respective cancer centre, per month. An average of 1.4 yearly quality improvement initiatives were led by each CSRT, which contributed to improvements in quality of care and satisfaction. CSRTs demonstrated a high level of involvement in research, innovation and knowledge translation activities, either as leaders or part of interprofessional teams. CONCLUSION: CSRTs positively impact quantity (capacity of the system), quality, research and innovation. Future efforts include permanent and sustainable team integration, practice standards, formal and comprehensive educational preparation, and approaches to consistent, valid assessment of AP in radiation therapy.
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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 | 0,022 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle