The impact of a nurse’s dual role on implementing an effectiveness study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reorganizing the Approach to Diabetes through the Application of Registries (RADAR) improved diabetes care and outcomes for First Nations people in Alberta, Canada. The nurse involved in the implementation of RADAR performed two roles in this model of care: research nurse and care coordinator. AIM: To describe the research nurse's dual role in the implementation and evaluation of RADAR. DISCUSSION: The research nurse not only documented and collected data in hard-to-reach communities as part of effective research, she also provided remote care coordination to support community healthcare providers using a culturally tailored registry to facilitate population-level care. This dual role required many qualities of nursing leadership and transformation. CONCLUSION: The research nurse's two roles contributed to the success of the intervention and were critical to the successful implementation of the model, creating valuable real-world evidence across diverse populations and settings. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Nurses are well placed to perform research duties alongside engagement and implementation activities. This can enhance the effectiveness and evaluation of healthcare interventions, particularly in community-based interventions within First Nations communities.
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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 | 0,343 | 0,348 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».