The Role of Nurse Implementation Scientists in Leading Health System Transformation in Atlantic Canada and Beyond: A Discussion Paper
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To discuss and provide examples of how nurse implementation scientists can support health system transformation. DESIGN: Discussion paper. METHODS: Using Prince Edward Island's health system strategic plan as a case exemplar, selected key priorities in the strategic plan were mapped with examples and discussion of how nurse implementation scientists can support health system transformation on Prince Edward Island and beyond. CONCLUSION: Accelerating the development and delivery of evidence-informed services that support health system transformation is needed. Nurse implementation scientists are ideally positioned to lead these efforts. Appropriate resourcing and compensation are essential to fully embrace nurse implementation scientist roles, collaboration, and buy-in from health system leaders. IMPLICATIONS FOR NURSING: Practical examples of how nurse implementation scientists can lead health system transformation in a rigorous, evidence-informed way are identified. IMPACT: Literature providing examples of how nurse implementation scientists can make meaningful impacts within health systems, particularly in rural contexts, is limited. Nurse implementation scientists are ideally positioned to collaborate with and lead health system transformation by virtue of their knowledge, skills, qualifications and experience. Implications of this work extend beyond nursing to other health disciplines, health organisations, government leaders, researchers and populations. The discussion and examples provided may be applicable to similar contexts. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No patient or public contribution.
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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 | 0,034 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».