Nursing Care Delivery Models and Intraprofessional Collaborative Care: Canadian Nurse Leaders’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There are many different types of nursing care delivery models used to organize and provide care in hospitals. These models are comprised of different organizational structures and staffing skill mixes. Objective The aim of this study was to explore how nursing care delivery models promote intraprofessional collaborative care in acute care hospitals from the perspectives of nurse leaders. Methods A qualitative descriptive approach was used for this study. Telephone interviews were conducted between January 2021 and August 2021 using an interview guide comprised of semi-structured and structured questions. Using a purposeful sampling technique, ten leaders from nine hospital systems, representing both urban and rural hospitals in the province of Ontario, Canada, participated in the study. Content analysis was conducted resulting in two overarching themes. Results The first theme, Fluidity of the Model addresses the flexibility of the models and the impact of contextual factors such as changes in nurses’ scope of practice, government funding changes, staffing mix, and organizational policies and rules. The second theme, Tools of the Trade describes the resources that hospitals implement to promote intraprofessional collaboration that indirectly impacts on patient safety. Conclusion Nursing care delivery models need to be flexible and adaptable. All nursing care delivery models in this study used various tools to promote intraprofessional collaborative care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».