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Enregistrement W4407033184 · doi:10.1016/j.outlook.2025.102358

Unlocking the potential of primary healthcare nurse practitioners globally: A concept analysis of their added value

2025· article· en· W4407033184 sur OpenAlexafffund
Isabelle Savard, Gina Costanzo, Colette Henderson, Deborah C. Gray, Melanie Rogers, Kelley Kilpatrick

Notice bibliographique

RevueNursing Outlook · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéAmerican Association of Nurse PractitionersCanadian Nurses FoundationFaculty of Medicine and Health, University of SydneyMcGill University
Mots-clésPrimary health careNursingValue (mathematics)Nurse practitionersPrimary careHealth careMedicinePsychologyFamily medicineEnvironmental healthPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary healthcare nurse practitioners (PHCNPs) are expanding globally to meet rising healthcare demands. Despite positive outcomes, their added value remains underexplored. PURPOSE: To clarify and refine the added value PHCNPs bring. METHODS: Building on a previous concept analysis of the added value of nurse practitioners, we analyzed 37 systematic reviews focusing on PHCNPs' roles across various settings, using Rodgers' evolutionary approach. FINDINGS: Attributes include PHCNPs' skills and competencies, activities, positive outcomes, and professional autonomy. Antecedents involve PHCNP characteristics and structural and institutional factors, while consequences highlight improved patient outcomes, satisfaction, professional dynamics, and system efficiency. DISCUSSION: Understanding PHCNPs' added value is crucial for policy development, role implementation, and healthcare optimization. Clear regulatory frameworks and supportive policies are needed to maximize their impact. CONCLUSION: This analysis provides and updates the conceptual definition of PHCNPs' added value, offering insights for policy, education, and research to support their critical role in healthcare.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,014
Communication savante0,0150,017
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,382 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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