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Enregistrement W4401583439 · doi:10.1186/s12875-024-02547-6

Factors influencing nurse practitioner panel size in team-based primary care: a qualitative case study

2024· article· en· W4401583439 sur OpenAlexafffundabout
Ruth Martin‐Misener, Faith Donald, Jennifer Rayner, Nancy Carter, Kelley Kilpatrick, Erin Ziegler, Ivy Lynn Bourgeault, Denise Bryant‐Lukosius

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster UniversityDalhousie UniversityToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésNursingReceptionistsDistrict nurseMedicineHealth carePsychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lack of access to health care is a worldwide public health crisis. In primary care it has led to increases in the implementation of nurse practitioners and heightened interest in their patient panel capacity. The aim of this study was to examine factors influencing nurse practitioner patient panel size in team-based primary care in Ontario, Canada. METHODS: We used a multiple case study design. Eight team-based primary care practices including rural and urban settings were purposively selected as cases. Each case had two or more nurse practitioners with a minimum of two years experience in the primary care setting. Interviews were conducted in-person, audio recorded, transcribed and analysed using content analysis. RESULTS: Forty participants, including 19 nurse practitioners, 16 administrators (inclusive of executives, managers, and receptionists), and 5 physicians were interviewed. Patient, provider, organizational, and system factors influenced nurse practitioner patient panel size. There were eight sub-factors: complexity of patients' health and social needs; holistic nursing model of care; nurse practitioner experience and confidence; composition and functioning of the multidisciplinary team; clerical and administrative supports, and nurse practitioner activities and expectations. All participants found it difficult to identify the panel size of nurse practitioners, calling it- "a grey area." Establishing and maintaining a longitudinal relationship that responded holistically to patients' needs was fundamental to how nurse practitioners provided care. Social factors such as gender, poverty, mental health concerns, historical trauma, marginalisation and literacy contributed to the complexity of patients' needs. Participants indicated NPs tried to address all of a patient's concerns at each visit. CONCLUSIONS: Nurse practitioners have a holistic approach that incorporates attention to the social determinants of health as well as acute and chronic comorbidities. This approach compels them to try to address all of the needs a patient is experiencing at each visit and reduces their panel size. Multidisciplinary teams have an opportunity to be deliberate when structuring their services across providers to meet more of the health and social needs of empanelled patients. This could enable increases in nurse practitioner panel size.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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