Nurse Practitioner Conceptions of Capability Providing Medication and Safe Supply for Opioid Use Disorder in Primary Care: A Phenomenographic Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore how nurse practitioners experienced and understood development of their capability providing medication for opioid use disorder and safe supply in North American primary care settings. DESIGN: A phenomenographic approach was applied to the study design, recruitment, and analysis. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 21 nurse practitioners via Zoom between July and September 2022 to elicit participant experiences and understanding of capability development when treating opioid use disorder. Participants worked in primary care settings in New England, United States and Ontario, Canada. Data was analysed using a phenomenographic approach. RESULTS: Five categories of description representing conceptions of capability development in treating opioid use disorder were identified through iterative data analysis. Capability development was experienced as a process of developing foundational practice knowledge; integrating knowledge with existing practices; evolving practice perspectives; adaptation of practice and becoming expert. CONCLUSION: Capability attributes included creative thinking, risk taking and adapting existing practice in the service of person-centered care and harm reduction. IMPLICATIONS FOR THE PROFESSION AND PATIENT CARE: Nurse practitioners have potential to increase access to treatment for opioid use disorder and demonstrated ability and willingness to engage in this work. IMPACT: Nurse practitioners' participation as experts and leaders may be further leveraged in practice and policy development to enhance access to opioid use disorder treatment in primary care settings, including mentoring newer prescribers. REPORTING METHOD: Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Studies (COREQ) EQUATOR guideline. PATIENT AND PUBLIC CONTRIBUTION: There were no patient or public contributions to this research study.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».