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Enregistrement W2896337643 · doi:10.12927/cjnl.2018.25602

Advancing Family Practice Nursing in Canada: An Environmental Scan of International Literature and National Efforts towards Competency Development

2018· review· en· W2896337643 sur OpenAlexaffvenueabout
Julia Lukewich, Samantha Taylor, Marie-Ève Poitras, Ruth Martin‐Misener

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversité du Québec à ChicoutimiMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYNursingNursing practiceSoftware deploymentNursing researchMedicineNurse educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family practice nurses (also known as primary care nurses) are registered nurses who practice in primary healthcare and function as generalists who provide a broad range of health services, including preventative screening, health education, chronic disease management, care coordination, and system navigation. This paper reports on the current state of family practice nursing in Canada and findings from an environmental scan of literature focused on family practice nursing competency development internationally. Overall, there is a lack of clear information regarding the deployment of family practice nurses in Canada and a lack of clarity about their role in primary healthcare teams. Although family practice nurses play a key role within interprofessional primary healthcare teams, the degree to which family practice nurses have been integrated into primary healthcare varies substantially across provinces/territories. Our environmental scan indicates that the development of family practice nursing competencies is occurring internationally. The steps being taken to develop a defined set of national Canadian family practice nursing competencies are described and implications for policy, administration, leadership, education and patients are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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