BARRIERS TO THE IMPLEMENTATION OF THE ADVANCED PRACTICE NURSING ROLE IN PRIMARY HEALTH CARE SETTINGS: AN INTEGRATIVE REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advanced practice nurses are nurses prepared with advanced clinical education, skills, and competencies required to assess, diagnose, treat and deliver continuous care for acute or chronic conditions.The move toward using advanced practice nurses in primary healthcare settings in Qatar is inevitable to advance the nurse's role, improve the level of services provided, raise patient satisfaction, and improve the organizational outcomes.Aim: The aim of this review was to explore the barriers in implementing advanced practice nursing in primary health care settings in order to facilitate its implementation in Qatar.Method: Whittemore and Knalf's framework guided this integrative review.Fourteen studies published between 2009 and 2019 were included in the review.The mixed-methods appraisal tool was used to assess the quality of the studies.The socio-ecological model was used to categorize and present barriers at the individual; organizational, social, cultural, policies, and environmental level.Result: Three main barriers noted were a lack of clarity and support of the role, lack of organizational and policy support for the role, and a lack of designated space for APN practice.Conclusion: Identifying and addressing barriers is necessary to achieve successful implementation of the APN role within primary healthcare in Qatar.Key recommendations for Qatar include integrating key stakeholders in the implementation process, use of a clear job description and policies, and providing designated workspaces for APN practice.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».