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Enregistrement W3122391660 · doi:10.1186/s12960-020-00550-3

Regulating health professional scopes of practice: comparing institutional arrangements and approaches in the US, Canada, Australia and the UK

2021· article· en· W3122391660 sur OpenAlexaffabout
Kathleen Leslie, Jean Moore, Chris Robertson, Douglas Bilton, Kristine Hirschkorn, Margaret Langelier, Ivy Lynn Bourgeault

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensUniversity of OttawaGovernment of CanadaAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSWOT analysisHealth administrationScope (computer science)JurisdictionPublic healthHealth services researchPublic relationsHealth careHealth policyScope of practicePolitical scienceMedicineBusinessNursingMarketingComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0120,016
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations95
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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