Staff Experiences with the Implementation of Nurse Practitioner (NP)-led Clinics in New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAccess to primary care is a challenge across Canada. In the province of New Brunswick (NB), approximately 15% of citizens do not have a primary care provider (PCP). The Government of NB recently implemented clinics staffed by nurse practitioners (NPs) in various regions in the province to reduce the provincial waitlist for a PCP.PurposeThis study aimed to identify facilitators and barriers to NP-led clinic implementation, as perceived by clinic staff.MethodsUsing a cross-sectional qualitative descriptive design, data was collected using semi-structured interviews and analysed using qualitative content analysis.ResultsStudy participants included 16 employes of two NP-led clinics in NB (NPs, registered nurses (RN), licensed practical nurses (LPN), administrative staff, and managerial staff). Facilitators include having experienced mentors, collaborative practices, and well-equipped clinics. Barriers include rushed timelines, complex decision-making processes, large and complex caseloads, inadequate clinic space, and difficulty in staff recruitment and retention. Participants discussed the positive impact of NP-led clinics through improved access to primary care, resulting in reduced burdens on emergency departments and walk-in clinics. Participants recommend adding additional NP-led clinics and integrating multidisciplinary allied health professional teams to enhance care integration.ConclusionNP-led clinics are increasingly being implemented across Canada to improve primary care access, particularly in areas where there are shortages of PCPs. Findings from this study will help inform the development and implementation of other NP-led clinics across NB and Canada.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».