The Nurse Practitioner Workforce in Western Canada: A Cross-Sectional Practice Analysis Comparison
Notice bibliographique
Résumé
Regular examination of health workforce data is essential given the pace of health system and legislative changes. Health workforce studies pertaining to nurse practitioner (NP) practice are needed to examine the gaps between work activities, policy, human resource supply, or for population needs. Jurisdictional comparison studies can provide essential information about NP practice for governments to respond to health workforce deficiencies or engage in service planning. In Canada, there is limited provincial-territorial jurisdictional NP workforce data to support health planning or policy change. This descriptive cross-sectional study was to examine the similarities and differences in practice patterns of Canadian NPs. In 2016 and 2017, an electronic survey was sent to all 852 registered NPs in three Canadian provinces, yielding a large convenience sample of 375 NP respondents. The results of this study underscore the value of NPs' extensive registered nurse expertize as well as their ability to serve diverse patient populations, work in varied healthcare settings, and provide care to medically complex patients. The study findings also show that NPs in all three jurisdictions work to their full scope of practice, in both rural and urban settings. This study is the first to compare NP workforce data across multiple Canadian jurisdictions simultaneously. Studies of this type are valuable tools for understanding the demographics, education, integration, and employment activities of NPs and can aid governments in addressing workforce planning.
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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 | 0,004 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».