Research Article Role Clarification Processes for Better Integration of Nurse Practitioners into Primary Healthcare Teams: A Multiple-Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Copyright © 2014 Isabelle Brault et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Role clarity is a crucial issue for effective interprofessional collaboration. Poorly defined roles can become a source of conflict in clinical teams and reduce the effectiveness of care and services delivered to the population. Our objective in this paper is to outline processes for clarifying professional roles when a new role is introduced into clinical teams, that of the primary healthcare nurse practitioner (PHCNP). To support our empirical analysis we used the Canadian National Interprofessional Competency Framework, which defines the essential components for role clarification among professionals. A qualitative multiple-case study was conducted on six cases in which the PHCNP role was introduced into primary care teams. Data collection included 34 semistructured interviews with key informants involved in the implementation of the PHCNP role. Our results revealed that the best performing primary care teams were those that used a variety of organizational and individual strategies to carry out role clarification processes. From this study, we conclude that role clarification is both an organizational process to be developed and a
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».