Chronic Disease Management in a Nurse Practitioner-Led Clinic: An Interpretive Description Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Nurse practitioner-led clinics (NPLC) represent a model of care that has the potential to enhance primary healthcare delivery to community-dwelling adults who are living with chronic disease by providing greater access and continuity of care and reducing the burden on acute care settings. However, there is limited understanding of nurse practitioners' experiences and perspectives on supporting adults in chronic disease management within an NPLC model of care. Increased understanding would contribute to our ability to evaluate the effectiveness of the NPLC model of care for chronic disease management. Objective: This study explored current chronic disease management practices implemented by nurse practitioners within NPLC throughout the Province of Ontario. Methods: A qualitative study was implemented using interpretive description. In-depth interviews were conducted between January 2021 and May 2021 with nurse practitioners who were practicing within NPLCs across Ontario. Data was analyzed using thematic analysis. Results: Eleven interviews were completed with nurse practitioners who provided care to community-dwelling adults who were managing chronic disease in a range of geographic settings. Resultant themes included: the nurse practitioner role in bridging access to patients who fall between the cracks, benefits of interprofessional care, meeting a patient where they are at, and addressing healthcare system burden. Conclusion: Results suggest that NPLCs are well-positioned to support community-based patients living with chronic disease through provision of on-site interprofessional care, continuity in service provision and increased access to primary healthcare services. This article provides insights into the nurse practitioner led primary healthcare model and how it can facilitate access to services, foster patient self-management and provide a successful alternative model of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».