The impact of funding models on the integration of registered nurses in primary health care teams: protocol for a multi-phase mixed-methods study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Family practice registered nurses co-managing patient care as healthcare professionals in interdisciplinary primary care teams have been shown to improve access, continuity of care, patient satisfaction, and clinical outcomes for patients with chronic diseases while being cost-effective. Currently, however, it is unclear how different funding models support or hinder the integration of family practice nurses into existing primary health care systems and interdisciplinary practices. This has resulted in the underutilisation of family practice nurses in contributing to high-quality patient care. METHODS: This mixed-methods project is comprised of three studies: (1) a funding model analysis; (2) case studies; and (3) an online survey with family practice nurses. The funding model analysis will employ policy scans to identify, describe, and compare the various funding models used in Canada to integrate family practice nurses in primary care. Case studies involving qualitative interviews with clinic teams (family practice nurses, physicians, and administrators) and family practice nurse activity logs will explore the variation of nursing professional practice, training, skill set, and team functioning in British Columbia, Nova Scotia, Ontario, and Quebec. Interview transcripts will be analysed thematically and comparisons will be made across funding models. Activity log responses will be analysed to represent nurses' time spent on independent, dependent, interdependent, or non-nursing work in each funding model. Finally, a cross-sectional online survey of family practice nurses in Canada will examine the relationships between funding models, nursing professional practice, training, skill set, team functioning, and patient care co-management in primary care. We will employ bivariate tests and multivariable regression to examine these relationships in the survey results. DISCUSSION: This project aims to address a gap in the literature on funding models for family practice nurses. In particular, findings will support provincial and territorial governments in structuring funding models that optimise the roles of family practice nurses while establishing evidence about the benefits of interdisciplinary team-based care. Overall, the findings may contribute to the integration and optimisation of family practice nursing within primary health care, to the benefit of patients, primary healthcare providers, and health care systems nationally.
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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 | 0,075 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».