Regulating health professional scopes of practice: comparing institutional arrangements and approaches in the US, Canada, Australia and the UK
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fundamentally, the goal of health professional regulatory regimes is to ensure the highest quality of care to the public. Part of that task is to control what health professionals do, or their scope of practice. Ideally, this involves the application of evidence-based professional standards of practice to the tasks for which health professional have received training. There are different jurisdictional approaches to achieving these goals. METHODS: Using a comparative case study approach and similar systems policy analysis design, we present and discuss four different regulatory approaches from the US, Canada, Australia and the UK. For each case, we highlight the jurisdictional differences in how these countries regulate health professional scopes of practice in the interest of the public. Our comparative Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats (SWOT) analysis is based on archival research carried out by the authors wherein we describe the evolution of the institutional arrangements for form of regulatory approach, with specific reference to scope of practice. RESULTS/CONCLUSIONS: Our comparative examination finds that the different regulatory approaches in these countries have emerged in response to similar challenges. In some cases, 'tasks' or 'activities' are the basis of regulation, whereas in other contexts protected 'titles' are regulated, and in some cases both. From our results and the jurisdiction-specific SWOT analyses, we have conceptualized a synthesized table of leading practices related to regulating scopes of practice mapped to specific regulatory principles. We discuss the implications for how these different approaches achieve positive outcomes for the public, but also for health professionals and the system more broadly in terms of workforce optimization.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle