“Guarding their practice”: a descriptive study of Canadian nursing policies and education related to medical cannabis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, federal regulations allow Nurse Practitioners (NPs) to authorize medical cannabis. Nursing regulatory bodies, however, have been hesitant to include medical cannabis within NPs' scope of practice. As the interest in cannabis increases, NPs have the potential to play a pivotal role in promoting the safe and appropriate use of cannabis. This study aimed to: summarize nursing policies in Canada related to medical cannabis; explore the perspective of nursing regulatory bodies regarding practice and policy issues related to medical cannabis; and examine the inclusion of medical cannabis content within Canadian NP curricula. METHODS: A descriptive study was conducted that comprised three phases. The first phase reviewed nursing regulatory bodies' existing policies related to medical cannabis. In the second phase, practice consultants from nursing regulatory bodies were interviewed regarding policies and practices issues related to medical cannabis. The interviews were analyzed using thematic analysis. The third phase was a national survey of NP program coordinators regarding inclusion of cannabis in curricula. Descriptive statistics summarized survey responses. RESULTS: Of the 12 nursing regulatory bodies in Canada, only 7 had policies or statements related to cannabis, with only Ontario allowing NPs to authorize medical cannabis. There was confusion among practice consultants regarding the role of nurses in the administration of medical cannabis and several barriers were identified regarding nursing engagement in care related to medical cannabis, including lack of knowledge and clinical guidelines. 60% of NP programs included cannabis in their curricula, however, less than half addressed the risks and benefits of medical cannabis and dosing and administration protocols. Limited faculty expertise was a barrier to including cannabis content in NP curricula. CONCLUSION: Nursing regulatory bodies must be proactive in developing policies and educational resources that will support nurses in providing safe and informed care related to cannabis. To ensure patients using medical cannabis receive consistent and safe care from nurses, harmonized regulations and policies are needed across all jurisdictions. Education programs must also provide updated knowledge and training for both registered nurses and NPs that will support them in providing non-judgemental and evidence-based care to the growing number of individuals using cannabis.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».