Nursing regulation in Canada: Insights from a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Canadian nursing regulators have implemented various innovations to reform regulatory approaches to address workforce challenges, system demands, governance reforms, and a drive for efficiency. Given the significant role that regulators play in influencing patient safety, workforce, and health system outcomes, decision-making must be evidence-informed. This review examined the nature, extent, and range of literature related to nursing regulation in Canada and how the existing scholarship aligns with emerging regulatory and health system trends to inform the development of a research agenda. The review was conducted following the JBI methodology for scoping reviews and with the support of a medical research librarian. A total of 195 sources, including scholarly (n = 156, 80%) and grey literature sources (n = 39, 20%), were included and reviewed. Just over half of the included scholarly sources were empirical studies (n = 80, 51.3%). The number of publications has steadily increased over the last few decades, and the majority of sources were situated in a provincial/territorial context (n = 104, 53.3%), followed by the national (n = 67, 34.4%) and global context (n = 24, 12.3%). The majority of the literature was led by scholars or professional groups unaffiliated with nursing regulators (n = 129, 66.2%). In contrast, nursing regulators led, commissioned, or were involved in a smaller portion of sources (n = 66, 33.8%). The largest category of literature focused on regulatory models, governance structures, and reforms (n = 59, 30.3%); followed by registration and licensure (n = 57, 29.2%); nursing roles and standards (n = 53, 27.2%); conduct, complaints, and discipline (n = 13, 6.7%); continuing competence programs (n = 11, 5.7%); and education program approval/accreditation (n = 2, 1%). The current literature base related to nursing regulation in Canada is largely descriptive and non-empirical and may not provide sufficient evidence to inform regulatory decision-making. This highlights opportunities for regulators and researchers to enhance collaboration to co-create research agendas that can maximize knowledge development and mobilization efforts.
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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 | 0,026 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,114 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».