Regulating Health Professional Scopes of Practice: Comparing Institutional Arrangements & Approaches in the US, Canada, Australia & the UK
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundFundamentally, 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. MethodsUsing 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/ConclusionsOur 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. 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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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 | 0,039 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».