Toward COVID‐19 recovery: Advanced practice nurse leadership in rural Vermont
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To reflect on the inclusion of an advanced practice nurse (APN) on a clinical leadership team in rural Vermont during the COVID-19 pandemic. BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, APNs contributed to the reimagining of healthcare delivery. In response to pandemic-related organizational needs, one rural health center in Vermont promoted an APN to a leadership position. SOURCES OF EVIDENCE: This critical reflection describes the experience of one APN promoted to a clinical leadership role during the COVID-19 pandemic in rural Vermont in the United States. We use the four stages of crisis (escalation, emergency, recovery, and resolution) and the healthcare leadership framework proposed by Geerts et al. (2021) to consider how APN leaders can contribute in the "recovery stage" of the pandemic. DISCUSSION: APNs who took on leadership roles during the pandemic may have had fewer opportunities to participate in formal leadership development. However, in the case of our rural health center, an APN was able to seek out mentorship, address operational challenges, and provide representation for advanced practice providers. CONCLUSION: This article contributes to the literature on APN leadership during the COVID-19 pandemic, by describing a leadership opportunity that helped build APN leadership capability and capacity in our organization. IMPLICATIONS FOR NURSING PRACTICE: APNs offer a valuable perspective on health leadership teams. As organizations move toward the recovery stage of the pandemic, different leadership styles and skills may be required. IMPLICATIONS FOR HEALTH POLICY: The COVID-19 pandemic provided unexpected leadership opportunities for APNs. Healthcare organizations now have opportunities to reimagine clinical leadership in ways that include APNs.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».