Examining Nurse Practitioner Experiences in Delivering Virtual Care During the COVID-19 Pandemic: A Mixed-Method Study
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThe COVID-19 pandemic required Nurse Practitioners (NPs) in Fraser Health Authority (FHA) to rapidly pivot to virtual care health services. Most NPs had little to no education on providing virtual care and there is a paucity literature on how to best deliver this type of care.PurposeThe purpose of this study was to explore the experiences of NPs in FHA who were required to rapidly integrate virtual care into their practice due to the COVID-19 pandemic, while considering competencies and supports needed to integrate virtual care successfully into NP practice.MethodsThis mixed-methods study purposively sampled 41 NPs in FHA in urban British Columbia. Methods consisted of electronic surveys, and semi-structured interviews and focus groups. Data was analyzed using an interpretive description approach.ResultsThe study found a significant increase in the use of virtual care during the pandemic, with NPs reporting improved efficiency (68.3%) and comfort in virtual care delivery. However, challenges were identified in relational practice, confidence, and workflow, particularly in maintaining therapeutic relationships and conducting physical assessments. Themes from qualitative data highlighted the need for targeted education, standardized protocols, and improved technological infrastructure to support virtual care integration.ConclusionThe findings underscore the complexity of adapting to virtual care and emphasize the importance of training, policy development, and system-level supports to enhance its implementation. These results provide critical insights into the competencies required for virtual care and inform future strategies to improve its integration into NP practice in Canada and beyond.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».