Examining nursing processes in primary care settings using the Chronic Care Model: an umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While there is clear evidence that nurses can play a significant role in responding to the needs of populations with chronic conditions, there is a lack of consistency between and within primary care settings in the implementation of nursing processes for chronic disease management. Previous reviews have focused either on a specific model of care, populations with a single health condition, or a specific type of nurses. Since primary care nurses are involved in a wide range of services, a comprehensive perspective of effective nursing processes across primary care settings and chronic health conditions could allow for a better understanding of how to support them in a broader way across the primary care continuum. This systematic overview aims to provide a picture of the nursing processes and their characteristics in chronic disease management as reported in empirical studies, using the Chronic Care Model (CCM) conceptual approach. METHODS: We conducted an umbrella review of systematic reviews published between 2005 and 2021 based on the recommendations of the Joanna Briggs Institute. The methodological quality was assessed independently by two reviewers using the AMSTAR 2 tool. RESULTS: Twenty-six systematic reviews and meta-analyses were included, covering 394 primary studies. The methodological quality of most reviews was moderate. Self-care support processes show the most consistent positive outcomes across different conditions and primary care settings. Case management and nurse-led care show inconsistent outcomes. Most reviews report on the clinical components of the Chronic Care Model, with little mention of the decision support and clinical information systems components. CONCLUSIONS: Placing greater emphasis on decision support and clinical information systems could improve the implementation of nursing processes. While the need for an interdisciplinary approach to primary care is widely promoted, it is important that this approach not be viewed solely from a clinical perspective. The organization of care and resources need to be designed to support contributions from all providers to optimize the full range of services available to patients with chronic conditions. PROSPERO REGISTRATION: CRD42021220004.
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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 | 0,050 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,044 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| 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 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 ».