Understanding factors affecting the integration of geriatric nurse practitioners into health systems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Geriatric nurse practitioners (NPs) are introduced into health systems to alleviate provider shortages and improve care for older adults. To achieve these goals, geriatric NPs must be integrated into the health system such that they can efficaciously practice. Internationally, little is known about factors affecting the integration of NPs. Such evidence would improve policymaking and the impact of geriatric NPs on care. In Israel, geriatric NPs were recently introduced. Their ongoing integration is an exemplar for other countries. PURPOSE: To identify factors affecting the integration of geriatric NPs in Israel and discuss application of these factors in international policy and research. METHODOLOGY: The Consolidated Framework for Implementation Research guided this qualitative descriptive study. A semistructured interview guide was used to collect data from four professional groups (geriatric NPs, physicians, administrators, and policymakers), which, together, provide a system-level perspective. Factors were identified using deductive content analysis and designated as facilitators, barriers, neutral, or mixed effects. RESULTS: There were 58 participants across the four professional groups. Twenty-eight factors were identified, including patient needs and leadership engagement (facilitators), available information (barrier), culture (mixed), and evidence strength (neutral). Perspectives on several factors differed by the professional group's role in integrating NPs (e.g., costs ). CONCLUSIONS: The barriers highlight lacking interprofessional support from a priori policymaking and communication breakdowns. Policies should reflect priorities of administrators, clinicians, and policymakers. IMPLICATIONS: These factors may inform policymaking in other countries but would be most effective if based on country-specific research. This implementation science approach may inform future studies.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».