The Organisation and Implementation of Nurse‐Led Clinics: Lessons Learned From the Experiences in Five Countries
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the organisation of nurse-led clinics and the factors facilitating or hindering their implementation based on experiences in five countries. DESIGN: Descriptive multimethod study. METHODS: We analysed policy documents, nursing competency profiles and scientific literature and conducted 27 semi-structured interviews with stakeholders from the Netherlands, Ontario, Ireland, France and Finland between April and June 2023. We summarised relevant information on nurse-led clinic organisation in categories and mapped contextual factors following the Context and Implementation of Complex Interventions framework. RESULTS: In the Netherlands, Ontario and France, nurse-led clinics are implemented in all care settings. In all regions, clinics are led by nurses with varied educational backgrounds, but master-trained advanced practice nurses have more autonomy than bachelor-trained nurses. In France and Ireland, expanded scope of nursing practice is expected to be formally documented in a practice agreement or protocol. In all regions, nurses can prescribe medication under specific conditions. Interviewees stressed the relevance of continuous education for nurses and clear role delineation to facilitate the implementation of nurse-led clinics and collaboration with physicians. Organisational readiness, practical support and research to demonstrate quality, safety and cost-effectiveness of nurses' expanded roles were drivers of successful nurse-led clinic integration. CONCLUSION: Nurse-led clinics operate across various care settings and are staffed with nurses from diverse educational backgrounds, requiring adequate training and experience for autonomous practice. Successful implementation depends on clear role delineation, close collaboration with healthcare professionals, and supportive educational, legal and financial frameworks to ensure sustainable integration. IMPACT: Our comprehensive description of the organisation of nurse-led clinics-including legal, financial, educational and practical aspects- along with our analysis of contextual factors supporting their implementation, provides guidance to policymakers and healthcare organisations considering the successful and sustainable adoption of this model of care within their healthcare system. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No Patient or Public Contribution.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».