Implementation of the Nurse Practitioner as Most Responsible Provider model of care in a Specialised Mental Health setting in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Globally, mental health systems have failed to adequately respond to the growing demands of mental health services resulting in a disparity between the need and provision of treatment. Paucity of mental health care providers contributes to the aforementioned disparity. This can be addressed by engaging Nurse Practitioners (NPs) in an integrated model within healthcare teams. This paper describes the implementation of NPs as Most Responsible Provider (MRP) care of model in a specialised mental health hospital in Ontario, Canada. Guided by the participatory, evidence-based, patient-focused process for advanced practise nursing (APN) role development, implementation, and evaluation (PEPPA) framework, authors developed a model of care and implemented the first seven steps of the PEPPA framework - (a) define the population and describe the current model of care, (b) identify stakeholders, (c) determine the need for a new model of care (d) identify priority areas and goals of improvement, (e) define the new model of care, and (f) plan and implement the NP as MRP model of care. Within these steps, different strategies were implemented: (a) revising policies and procedures (b) harmonising reporting structures, (c) developing and implementing a collaborative practise structure for NPs, (d) standardised and transparent compensation (e) performance standards and monitoring (f) Self-Assessment Competency frameworks, education, and development opportunities. This paper contributes to the state of the knowledge by implementing NPs as MRP model of care in a specialised mental health care setting in Ontario, Canada; and advocates the need for incorporating mental health programmes within the Ontario nursing curriculum.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».