Exploring the implementation of nurses’ advanced competencies in emergency departments: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Emergency department (ED) overcrowding is a critical issue that compromises patient safety, prolongs waiting times, and increases staff workload. Contributing factors include insufficient primary-community care integration, staffing shortages, operational inefficiencies, and an ageing population with complex chronic conditions. These pressures are further exacerbated during disasters and are expected to worsen with the rising frequency of climate-related crises. Task shifting and the expansion of advanced nursing roles have been proposed as strategies to mitigate overcrowding; however, their adoption remains limited. This scoping review aims to map the existing evidence on advanced nursing practice in EDs, describing roles, outcomes, facilitators, and barriers. Following Joanna Briggs Institute methodology and PRISMA-ScR guidelines, we searched PubMed, Embase, and Scopus, without date restrictions, for original studies from high-income countries in which nurses autonomously performed functions beyond standard care. Of 3,029 records, 105 met the inclusion criteria, with most studies originating from Canada, Australia, and the USA. Three role categories were identified: (1) autonomous management of specific presentations ("See and treat"); (2) nurse-led patient flow management; and (3) triage nurse ordering, which allows nurses to order investigations or initiate treatment for predefined conditions at triage. Across settings, these models demonstrated comparable quality of care, clinical effectiveness, and patient and staff satisfaction to physician-led management, while often reducing waiting times and healthcare costs. Despite evidence being heterogeneous and largely single center, the findings support the safety and effectiveness of advanced nursing roles in EDs. This review highlights current research gaps and provides a foundation for designing multicenter trials and pilot programs to optimize the integration of advanced nursing competencies into ED systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».