Advanced Nurse Practitioner (ANPs) experiences of the Quality and Outcomes Framework (QOF) Scheme: a UK case study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary focus of pay-for-performance (P4P) schemes in the UK has traditionally been related to the public health and inclusion elements related to the activities of doctors with comparatively less attention given to nursing care as a component of the scheme. However, nursing is an integral part of healthcare delivery in the National Health Service and nurses constitute the major group of healthcare professionals in most countries. Our aim was to explore advanced nurse practitioner (ANPs) experiences of the Quality and Outcomes Framework (QOF), using the Implicit Leadership Theory (ILT) frame. METHODS: We used a case study approach. Six articles on the QOF work were synthesised, focused on ANPs and their leadership potential in healthcare. Evidence showed that despite having importance in delivering the activities of QOF, nursing activities overlooked. We undertook a thematic synthesis of these papers, with a specific focus ANPs' leadership development in Long Term Conditions (LTC) care within general practice and capacity to influence the healthcare system. FINDINGS: Six themes were identified: (1) sensitivity, patient-centred care, context and continuity of care; (2) intelligence-leaders capable of making strategic decisions in healthcare settings, (3) dedication, trust, equity and equality, (4) dynamism of nursing, (5) tyranny, guise of teamwork, collaboration and (6) nursing and healthcare leadership. CONCLUSIONS: Nurses in leadership roles created good working relationships, coped with conflicts and contributed to shared objectives and were sympathetic collaborators. Using the six ILT characteristics, we found that nurses were collaborators. Future P4P schemes should benefit from a collective lens of healthcare personnel when focusing on quality initiatives and improving the delivery of healthcare activities.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».