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Enregistrement W2963069081 · doi:10.1111/jocn.15008

A survey of nurse practitioner controlled drugs and substances prescribing in three Canadian provinces

2019· article· en· W2963069081 sur OpenAlexaffabout
Tammy O’Rourke, Joseph Kirk, Elsie Duff, Richard Golonka

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Nursing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensSaskatchewan PolytechnicUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingMedicineFamily medicineMEDLINEPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS AND OBJECTIVES: In Canada, nurse practitioners (NP) were legally authorised to prescribe controlled drugs and substances (CDS) in 2012. The objective of this study was to understand current NP-CDS prescribing in Alberta, Manitoba and Saskatchewan, Canada. This study is a component of a larger three-phase survey of NP practice patterns in these same provinces. BACKGROUND: Nurse practitioners are nurses with a graduate degree who have the legal authority to perform expanded functions in health systems, including prescribing CDS. Given the novelty of CDS prescribing for NPs in Canada, little is known about this component of their role. DESIGN: A secondary analysis of survey data collected between March 2016 and May 2017 was used to examine NP-CDS-prescribing patterns and identify potential associated factors. METHODS: Nurse practitioners in Alberta, Manitoba and Saskatchewan were invited to complete a professional practice pattern survey. The survey was administered through a secure electronic data collection software application (redcap). In the practice pattern survey, 42 variables from 15 distinct conceptual questions were analysed in this study as potential predictors of NP-CDS prescribing within a purposeful selection ordinal logistic regression model. This scientific submission has been assessed for accuracy and completeness using the Equator STROBE guideline criteria (see Appendix S1). RESULTS/FINDINGS: Five variables were found to be associated with an increased odds of more frequent NP-CDS prescribing in addition to three confounders/clinically relevant variables. Factors commonly associated with an increased frequency of NP-CDS prescribing relate to location of practice, area of practice, previous nursing experience, team environments and common diagnoses. CONCLUSION: Little is known about NP-CDS prescribing. Understanding this important component of the NPs emerging legal scope of professional practice can contribute to the continued refinement of this role as well as support ongoing enquiry into the causes of, and potential interventions to prevent, the present opioid overdose deaths occurring while under an active prescription. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Understanding factors that influence NP-CDS prescribing has relevance to the current drug-related prescription fatalities crisis in all countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,395 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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