Nurse practitioner/physician collaborative models of care: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Before the COVID-19 pandemic, many long-term care (LTC) homes experienced difficulties in providing residents with access to primary care, typically delivered by community-based family physicians or nurse practitioners (NPs). During the pandemic, legislative changes in Ontario, Canada enabled NPs to act in the role of Medical Directors thereby empowering NPs to work to their full scope of practice. Emerging from this new context, it remains unclear how NPs and physicians will best work together as primary care providers. NP/physician collaborative models appear key to achieving optimal resident outcomes. This scoping review aims to map available evidence on existing collaborative models of care between NPs and physicians within LTC homes. Methods The review will be guided by the research question, “What are the structures, processes and outcomes of collaborative models of care involving NPs and Physicians in LTC homes?” This scoping review will be conducted according to the methods framework for scoping reviews outlined by Arksey and O’Malley and refined by Levac et al., Colquhoun et al., and Daudt et al., as well as the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) Statement. Electronic databases (MEDLINE, Embase + Embase Classic, APA PsycInfo, Cochrane Central Register of Controlled Trials, AMED, CINAHL, Ageline, and Scopus), grey literature, and reference lists of included articles will be searched. English language studies that describe NP and physician collaborative models within the LTC setting will be included. Discussion This scoping review will consolidate what is known about existing NP/physician collaborative models of care in LTC homes. Results will be used to inform the development of a collaborative practice framework for long-term care clinical leadership.
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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 | 0,131 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,018 |
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 ».