Navigating the Pathway to Co-designed Nurse Practitioner Research in Aotearoa New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Nurse practitioners (NPs) are an integral part of New Zealand's health care system, addressing workforce shortages and seeking to reduce health inequities. Despite their increasing presence, there remains limited evidence on patient, health service, and economic outcomes of NP-led care. Te Tiriti o Waitangi (Treaty of Waitangi), as New Zealand's foundational document, establishes obligations for equity and partnership with Māori (indigenous people of New Zealand), yet considerable health care disparities persist. This manuscript presents a co-designed research approach that emphasizes collaboration between Māori NPs and leaders and non-Māori using a noho marae (staying or living on a marae) approach. The noho marae is an immersive, culturally embedded practice ensuring that the research aligns with Te Tiriti o Waitangi obligations and Māori priorities. The noho marae created a culturally safe environment for relationship building, collective decision-making, and discussion about a research agenda that honors Māori leadership and self-determination (rangatiratanga). Key learnings from the co-design process underscore the importance of culturally responsive research methods, highlighting how such partnerships strengthen health care research, workforce development, and health equity initiatives. This report provides insights into co-design approaches for indigenous health research, particularly in contexts without formal treaty obligations. This may be useful globally in countries such as Australia, Canada, and the United States. It reinforces the need for sustained investment in culturally safe and sensitive research to ensure equitable health care outcomes and meaningful systemic change.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».