Challenges faced by Canadian primary health care nurse practitioners in chronic disease management: A qualitative study among key informants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The increasing prevalence of chronic diseases is driving health care systems to rethink their operations. Despite numerous studies supporting the advantages of primary health care nurse practitioners (PHCNPs) in chronic disease management, implementing practices that fully use the skills of these practitioners seems impeded in the Canadian province of Québec. This study explores the views of leaders involved in primary health care regarding the contributions PHCNPs can make in chronic disease management and the challenges they face in doing so. METHODS: Through semistructured interviews, an exploratory descriptive qualitative study was conducted with 20 key informants across Québec who hold a variety of professional positions connected to PHCNPs. CONCLUSIONS: Primary health care nurse practitioners were perceived to be able to improve self-management support for chronic diseases. In reality, however, PHCNPs are mainly devoting their time to clientele in acute care, and current regulations governing their practices limit their involvement in chronic disease management. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Integrating PHCNPs offers a unique opportunity for health care settings to redefine the roles of family physicians and registered nurses and to restructure practices toward a chronic disease-oriented system. A clinical manager should be designated to monitor this restructuring process and ensure its success.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».