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Enregistrement W4400615481 · doi:10.1016/j.jamda.2024.105148

What Do We Know About Nurse Practitioner/Physician Care Models in Long-Term Care: Results of a Scoping Review

2024· review· en· W4400615481 sur OpenAlexafffund
Lynn Haslam‐Larmer, Alexandra Krassikova, Claudia Spengler, Aria Wills, Margaret Keatings, Jessica Babineau, Benoît Robert, Carrie Heer, Carrie McAiney, Jennifer Bethell, Kelly Kay, Sharon Kaasalainen, Sid Feldman, Ruth Martin‐Misener, Paul R. Katz, Kathryn May, Katherine S. McGilton

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Directors Association · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensOttawa HospitalBaycrest HospitalMcMaster UniversityBruyèreUniversity of WaterlooToronto Rehabilitation InstituteResearch Institute for AgingDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineNursingNurse practitionersTerm (time)Long-term careMEDLINEFamily medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Due to the rise of the nurse practitioner (NP) role in long-term care settings, it is important to understand the underlying structures and processes that influence NP and physician care models. This scoping review aims to answer the question, "What are the structures, processes, and outcomes of care models involving NPs and physicians in long-term care (LTC) homes?" A secondary aim was to describe the structural enablers and barriers across care models. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Seven databases were searched. Studies that described NPs and physicians working in LTC were identified and included in the review. We stratified the findings by care model and synthesized using the Donabedian model, which evaluates health care quality based on 3 dimensions: structure, process, and outcome. We then categorized macro, meso, and micro structural enablers and barriers. RESULTS: Sixty papers were included in the review. The main structural influencers within 5 care models included policies on scope of practice, clarity of role description, and workload. A limited number of papers referred to the process of enabling the development of a working relationship. Thirty-five (49%) studies described resident, staff, and health system outcomes. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Although structural characteristics of NP and physician care models are described in-depth, there is less detail on the processes that occur within the NP and physician care models. We highlight structural barriers and enablers within the care models, allowing for recognition of the importance of organizational influence on the NP and physician relationship. Future work should focus on the processes of the relationships in the models by identifying the drivers and initiators of collaboration between NPs and physicians and how these relationships influence outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,169
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,169
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
Bibliométrie0,0220,024
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,440 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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