Advanced practice nurses and their potential in home care for frail patients in rural France: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The ageing population in Europe, particularly in rural areas, creates new health challenges, including patients with multiple comorbidities and difficult access to care. Advanced Practice Nurses (APNs) could play a key role in improving access and care for frail older patients in France's rural areas, although how to achieve this remains unclear. AIM: This study aimed to identify the healthcare needs of frail patients living at home in rural areas and those of their healthcare providers to assess the potential role of APNs in addressing these needs. METHODS: This interpretive descriptive qualitative study was conducted from June to September 2023, using focus groups (FGs). Three FGs with 20 participants, including healthcare providers and frail older people, were conducted in two French rural areas. Data were analysed using thematic analyse to identify key needs and potential APN contributions. RESULTS: The healthcare needs identified were: improving access to care, maintaining human interactions, and providing coordinated, preventive care. Participants emphasised the importance of interprofessional collaboration and the central role of APNs, whose expanded skillset enables them to coordinate care with caregivers and professionals. However, challenges remain, including a lack of understanding of the APN's skills and concerns about their integration within the care team. CONCLUSION: APNs could support access to person-centred, coordinated home care in rural areas by acting as key references for patients, caregivers, and teams. However, limited awareness of their role and concerns from other professionals remain barriers to their integration.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».