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Enregistrement W4412506329 · doi:10.1177/27536386251360833

National consensus on the capabilities that inform the role of advanced practice paramedics: A Delphi study

2025· article· en· W4412506329 sur OpenAlexaff
Alessia Restiglian, Lorna Martin, David Long, Louise Reynolds, Tony Walker, Ben Meadley, Anthony Finn, Alan M Batt, Alecka Miles, Tania Johnston, Brendan Shannon

Notice bibliographique

RevueParamedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodDelphiPsychologyBusinessMedical educationMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced Practice Paramedics (APPs) are highly skilled paramedics who operate in diverse clinical settings both within and outside traditional ambulance services. International evidence demonstrates that APPs enhance patient outcomes in areas such as critical and primary care. In Australia, the expansion of APP roles and responsibilities has gained momentum; however, no nationally recognised framework exists to define their expected capabilities. This gap leads to inconsistencies in education, practice and role clarity. A standardised capability framework is therefore vital to guide the development, implementation and integration of APP roles within the Australian healthcare system. The primary aim of this study was to develop a comprehensive list of APP capabilities tailored to the Australian context through expert consensus. A modified Delphi approach was used across four iterative phases to establish consensus. An expert panel of clinical, academic, organisational and regulatory/governance leaders was identified via the Knowledge Resource Nomination Worksheet. Participants reviewed, rated and refined proposed APP capabilities derived from international frameworks and relevant literature. Consensus was defined as a minimum of 70% agreement among participants. Of the experts invited, 43 consented to participate in the Delphi process. A final set of 33 capabilities, achieving 96% overall consensus, was developed. These capabilities spanned four key domains: Clinical Practice (14), Leadership and Management (10), Education (7) and Research (2). Iterative feedback ensured each capability was clear, relevant and aligned with the Australian healthcare context. The resulting capability framework provides a robust foundation for standardising APP roles within Australia, promoting consistency in education, practice and professional expectations. This framework not only supports the national advancement of APPs but may also serve as a model for international adaptation, contributing to the global development and recognition of advanced practice roles in paramedicine.

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)0,198
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1980,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,404 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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