The Oncology Clinical Nurse Specialist: A Rapid Review of Implementation Models and Barriers around the World
Notice bibliographique
Résumé
The role of a clinical nurse specialist in oncology varies greatly between healthcare systems, and implementing this healthcare role with its multifaceted and co-existing responsibilities may prove challenging. While already integrated into healthcare systems and services in several European countries, Asia, Canada, and the United States, other countries are just beginning to develop clinical nursing specialties. The current study aims to provide healthcare policymakers with up-to-date evidence that focuses on the diverse modes of oncology clinical nurse specialist role implementation across several healthcare systems and pertinent implementation challenges as described in the literature. A rapid evidence assessment was carried out in order to provide policymakers with a rigorous review in a condensed timescale. Initially, only items in the English language were included, and "grey literature" was excluded. We searched PubMed between 1 January 2022 and 28 February 2022 and two independent scholars reviewed items. Based on 64 papers, both non-scientific and papers that met the initial criteria of the rapid review, we describe the modes of implementation of the oncology clinical nurse specialist in the United States, Canada, United Kingdom, Japan, Brazil and Australia. Barriers to implementation include conflicts around role boundaries, skepticism and lack of organizational support, as well as fears that oncology clinical nurse specialists will "encroach" on doctors' powers. In contrast, an oncology clinical nurse specialist is found to be universally more accessible to patients and their families and can help physicians deal with difficult workloads, among other advantages. Conclusions: This role offers a myriad of gains for cancer patients, oncology physicians, and the healthcare system. The literature demonstrates that it is a necessary role, albeit one that brings specific implementation challenges.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».