Incorporating health literacy into family nurse practitioner practice: an integrative literature review
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, primary health care (PHC) has been endorsed by numerous reports and health care researchers as a mechanism for improving the health and well-being of all Canadians. The family nurse practitioner (FNP) plays an important role in the provision of PHC in Canada. As relatively new providers of primary health care, FNPs have struggled to demonstrate how their patient-centred focus can contribute to positive patient outcomes. The Canadian Nurses Association describes competencies that ensure that FNPs employ a patient-centred focus, but missing is a conceptualization of a framework that offers up a way for FNPs to describe and measure those competencies that allow them to practice in a way that is patient-centred. The concept of health literacy offers a means to address this gap. An integrative literature review was conducted to examine how FNPs can incorporate health literacy into their practice in order to demonstrate their patient-centred competencies and thereby make an impact on patient outcomes. The review of the literature revealed that working from a framework of health literacy promotion offers opportunities to describe and better provide the value-added, public health component of FNP practice, how this component relates to patient-centredness, and how by implying the framework, FNPs can impact patient outcomes. While there is not yet consensus within the literature as to what health literacy frameworks and strategies are most applicable to practice, this in itself presents important opportunities for FNPs to contribute to an emerging body of knowledge. --Leaf ii.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».