A nurse by any other name? An international comparison of nomenclature and regulation of healthcare assistants
Notice bibliographique
Résumé
Background: Across international healthcare systems, healthcare assistant roles have proliferated, in part to decrease nursing costs and support workplace staffing. There is a lack of consensus about the professional title for healthcare assistants, and whether this group requires professional regulation. The variety of terms for healthcare assistants has resulted in confusion around their scope of practice and role within the healthcare team, which may influence patient care. Aim: We aimed to identify the terminology used for healthcare assistants across English speaking countries and determine the international status of professional regulation of healthcare assistants. Method: We conducted a deductive, structured search for healthcare assistant roles that were codified on English-language nursing regulator websites in each jurisdiction in Australia, New Zealand, USA, Canada, Ireland, and the United Kingdom. We assessed what terminology were used for healthcare assistant roles in each area, and whether they were regulated by a professional regulator, such as a college of nursing. Results: Across 77 jurisdictions, we identified 37 different terms for healthcare assistants. The most frequent term was Certified Nurse Aid with 24 uses, and Certified Nursing Assistant with 13 uses. The majority of healthcare assistants are not professionally regulated. Only 12 jurisdictions have professional regulation programs for healthcare assistants, all in the USA. Conclusion: There is an urgent need for international consensus about the nomenclature for healthcare assistants, so the healthcare assistant workforce can be supported, and their work evaluated via research studies. Regulators can consider how to engage with healthcare assistants and protect the public, as healthcare assistants provide an increasing proportion of patient care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».