Factors Influencing Panel Size of Primary Care Nurse Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate organizational and practitioner-related factors influencing the panel size of primary care nurse practitioners (PC-NPs) in Quebec (Canada). Cross-sectional study. This secondary analysis was based on a cross-sectional study that used a self-administered online questionnaire available from March to April 2022 to assess the work conditions of NPs in Quebec. A multiple regression analysis was conducted on a subset of 321 PC-NPs to predict panel size and associated factors. Among 321 PC-NPs, with a mean of 4.6 years of experience as NP, the average panel size was 344 patients. Factors significantly associated with a greater panel size were a higher number of years of experience as a NP (p < 0.001), a higher number of years spent in the current organization (p < 0.001) and a higher number of patients seen in an average day (p < 0.001). Our study provided a measure of the PC-NP panel size in the province of Québec highlighting their essential role in primary health care. The results suggest that policymakers and administrators should focus on enhancing the experience of their PC team, ensuring employment stability and providing adequate time for patient appointments to optimize PC-NP panel size and enhance service capacity to increase access to primary health care.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».