Nurse Practitioners Documentation Approach: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To identify barriers and facilitators to nurse practitioner (NP) documentation and highlight opportunities for improvement in practice and research. Background: Documentation is central to safe and effective NP practice. It ensures continuity of care, supports communication, and meets regulatory standards. Yet persistent challenges remain, shaped by organizational and educational factors. These issues can create inefficiencies, contribute to provider burden, and ultimately affect the quality of patient care. Understanding these influences is key to strengthening NP practice and outcomes. Methods: A scoping review was conducted using Arksey and O’Malley’s framework. Literature from 2014–2024 was systematically searched for studies on NP documentation. Of 153 articles screened, six met inclusion criteria. Data were charted and synthesized thematically to identify common patterns across studies. Findings: Two themes stood out: organizational culture and educational interventions. Facilitators included structured training, standardized tools, and streamlined processes. Barriers were linked to workflow inefficiencies, inconsistent templates, and limited support for electronic health record (EHR) systems. Although only a small number of studies met inclusion criteria, findings consistently emphasized the importance of system-level supports in strengthening documentation practices. Conclusion: Research on NP documentation is limited but growing. System-level changes—such as better EHR training, consistent templates, and supportive workplace cultures—can enhance accuracy and efficiency. Emerging technologies, including artificial intelligence (AI), also show promise in easing documentation burden, improving accuracy, and freeing NPs to focus more on patient care. Further research is needed to explore NP documentation reasoning and to evaluate targeted interventions that enhance practice and accountability.
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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 | 0,042 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».