Design, delivery and effectiveness of health practitioner regulation systems: an integrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health practitioner regulation (HPR) systems are increasingly recognized as playing an important role in supporting health workforce availability, accessibility, quality, and sustainability, while promoting patient safety. This review aimed to identify evidence on the design, delivery and effectiveness of HPR to inform policy decisions. METHODS: We conducted an integrative analysis of literature published between 2010 and 2021. Fourteen databases were systematically searched, with data extracted and synthesized based on a modified Donabedian framework. FINDINGS: This large-scale review synthesized evidence from a range of academic (n = 410) and grey literature (n = 426) relevant to HPR. We identified key themes and findings for a series of HPR topics organized according to our structures-processes-outcomes conceptual framework. Governance reforms in HPR are shifting towards multi-profession regulators, enhanced accountability, and risk-based approaches; however, comparisons between HPR models were complicated by a lack of a standardized HPR typology. HPR can support government workforce strategies, despite persisting challenges in cross-border recognition of qualifications and portability of registration. Scope of practice reform adapted to modern health systems can improve access and quality. Alternatives to statutory registration for lower-risk health occupations can improve services and protect the public, while standardized evaluation frameworks can aid regulatory strengthening. Knowledge gaps remain around the outcomes and effectiveness of HPR processes, including continuing professional development models, national licensing examinations, accreditation of health practitioner education programs, mandatory reporting obligations, remediation programs, and statutory registration of traditional and complementary medicine practitioners. CONCLUSION: We identified key themes, issues, and evidence gaps valuable for governments, regulators, and health system leaders. We also identified evidence base limitations that warrant caution when interpreting and generalizing the results across jurisdictions and professions. Themes and findings reflect interests and concerns in high-income Anglophone countries where most literature originated. Most studies were descriptive, resulting in a low certainty of evidence. To inform regulatory design and reform, research funders and governments should prioritize evidence on regulatory outcomes, including innovative approaches we identified in our review. Additionally, a systematic approach is needed to track and evaluate the impact of regulatory interventions and innovations on achieving health workforce and health systems goals.
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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 | 0,032 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».