Impact of Nurse Practitioner Role in Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
Background Overcrowding and long wait times in the emergency department (ED) have resulted in decreased patient satisfaction and quality of care. One of the solutions proposed to address wait times is the introduction of the nurse practitioner (NP) role in the ED. We present a systematic mixed studies review protocol that aims to gather and analyze available knowledge on the impact of the NP role in the ED on patients, other healthcare providers, and organizations. Methods The review will employ a mixed studies analysis approach. Data will be gathered from peer-reviewed and grey literature in English with no time limit. All international publications on the impact of NP role implementation that meets the inclusion criteria in the ED setting will be included. Each study will be appraised for quality using the mixed methods appraisal tool and data extracted by two independent authors. In the presence of conflict, a third author will provide a resolution. Study characteristics and findings will be synthesized using descriptive analysis, meta-analysis, and a three-stage thematic analysis approach. The review results will be presented using the PRISMA checklist for systematic reviews. Conclusions The systematic review will present current evidence on the impact of NP role implementation in the ED setting. The results are anticipated to support decisions and policymakers in their quest to decrease ED wait times and improve the quality of patient care in healthcare settings. Keywords: Nursing, Nurse Practitioner, Emergency Department, Patient Care, Systematic Review
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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 | 0,029 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».