Progress and challenges for advanced practice nursing in Mexico and the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study is to compare the advanced practice nursing development in Mexico with the United Kingdom. BACKGROUND: In spite of the involvement of global and local bodies to establish and develop advanced practice nursing worldwide, progress remains variable due to the lack of homogeneity in health care systems and policies. EVALUATION: Using thematic analysis from interviews of 29 health care professionals in Mexico, we identified four major issues that impact on the development of advanced practice nursing: (a) workforce, (b) organizational and institutional, (c) regulatory and legal and (d) academic and educational. KEY ISSUES: Learning from the UK experience in relation to overcoming some of these issues has been insightful in terms of how advanced practice nursing skills in Mexican nurses can be developed. CONCLUSIONS: Mexico is still in early stages of the development of APN. Based on the UK experience, the government may have to move forward to support higher level training, create labour market positions, establish new nursing functions, promote task-shifting and particularly implement solid regulation. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: The development of advanced practice nursing represents important challenges for training and practice of nursing in Mexico and the United Kingdom; therefore, interested actors will have to reach key agreements that could work as the foundations of an assertive planning process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».