Estratégia de implementação para a prática avançada de enfermagem na Atenção Primária à Saúde no Chile
Notice bibliographique
Résumé
Resumo Objetivos: (i) Delinear os passos e progressos realizados pelo Chile para implementar a prática avançada do papel da enfermagem usando o Enfoque PEPPA (Participatory Evidence-based Patient-focused Process) como guia, (ii) demonstrar a eficácia da estrutura do PEPPA para a identificação de barreiras e guiar o processo de implementação, e (iii) discutir os próximos passos para a implementação do papel da enfermagem. Métodos: O enfoque inclui nove etapas em um processo flexível e iterativo. Resultados: O presente estudo fornece uma análise aprofundada das atividades empregadas para cada etapa do Enfoque PEPPA e sua contribuição para o desenvolvimento do papel da enfermagem na prática avançada no Chile. Em particular, as atividades de participação das partes interessadas foram essenciais para informar os principais decisores e formuladores de políticas de saúde sobre o papel das práticas avançadas de enfermagem, obtendo sua adesão e apoio ao papel da enfermagem e estabelecendo um consenso sobre suas prioridades. As estratégias usadas para superar alguns desafios na implementação das etapas do PEPPA também são discutidas, juntamente com os próximos passos para avaliar e monitorar a implementação e o estabelecimento do papel da enfermagem na prática avançada a longo prazo. Conclusão: O Enfoque PEPPA fornece diretrizes importantes para os países em que a prática avançada do papel da enfermagem está recém sendo introduzida, por meio da identificação e análise de barreiras para o delineamento eficaz do papel e sua implementação exitosa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».