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Enregistrement W4404089560

National nursing strategies in seven countries of the Region of the Americas: issues and impact

2015· article· en· W4404089560 sur OpenAlexaboutno aff
Rebecca O. Shasanmi, Esther M. Kim, Sílvia Helena De Bortoli Cassiani

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Nursing, Elderly Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingGeographyPolitical scienceMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify and examine the current national nursing strategies and policy impact of workforce development regarding human resources for health in seven selected countries in the Region of the Americas: Argentina, Canada, Costa Rica, Jamaica, Mexico, Peru, and the United States. METHODS: A review of available literature was conducted to identify publicly-available documents that describe the general backdrop of nursing human resources in these seven countries. A keyword search of PubMed was supplemented by searches of websites maintained by Ministries of Health and nursing organizations. Inclusion criteria limited documents to those published in 2008-2013 that discussed or assessed situational issues and/or progress surrounding the nursing workforce. RESULTS: Nursing human resources for health is progressing. Canada, Mexico, and the United States have stronger nursing leadership in place and multisectoral policies in workforce development. Jamaica shows efforts among the Caribbean countries to promote collaborative practices in research. The three selected countries in Central and South America championed networks to revive nursing education. Yet, overall challenges limit the opportunities to impact public health. CONCLUSIONS: The national nursing strategies prioritized multisectoral collaboration, professional competencies, and standardized educational systems, with some countries underscoring the need to align policies with efforts to promote nursing leadership, and others, focusing on expanding the scope of practice to improve health care delivery. While each country wrestles with its specific context, all require proper leadership, multisectoral collaboration, and appropriate resources to educate, train, and empower nurses to be at the forefront.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,406
Tête enseignante GPT0,658
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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