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Enregistrement W7115012037 · doi:10.1093/pch/pxaf116.018

18 The nurse practitioner in the care of children with medical complexity: A role optimization study

2025· article· en· W7115012037 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrounded theoryNurse practitionersQualitative researchHealth careQuality (philosophy)Process (computing)Key (lock)MEDLINEData collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Children with medical complexity (CMC) are characterized by complex chronic conditions, high healthcare utilization, functional limitations/technology dependence and a significant impact on their family. Nurse Practitioners (NP) are ideally suited to lead and support the complex needs of CMC. While NP-led care is increasingly used in Complex Care Programs across North America, the role of the NP in this setting has not been formally investigated or defined. Objectives To explore how NPs, health care providers (HCPs), and parents perceive and define the role of NP within Complex Care Programs and identify opportunities to enhance the effectiveness and efficiency of NP practice in caring for CMC. Design/Methods Utilizing a qualitative grounded theory design, this study employed theoretical sampling to recruit NPs, HCPs, and parents from Complex Care Programs in Ontario, to capture diverse participant experiences. Semi-structured interviews were conducted virtually and audio-recorded, transcribed verbatim, and independently coded by two researchers. An iterative analytic process was used to identify relationships between constructs, while staying grounded in the participants' voice. Adherence to quality standards ensured rigour, employing techniques such as member checking, thick description, and triangulation. Results Interviews were conducted with NPs (n=11), HCPs (n=24), and parents (n=15) from across 12 Complex Care Programs. A comprehensive theoretical framework for advancing NP practice in the care of CMC was developed (Figure 1). The framework demonstrates 5 key pillars of NP practice and identifies factors that impede and strengthen these practices. Key recommendations were generated to enhance NP capacity, role sustainability, unique skill sets, and supportive team structures. Conclusion This study offers insights into defining and optimizing NP practice within Complex Care Programs, proposing opportunities to advance NP-led care delivery, improve CMC and family experiences, and transform complex care settings nationally and beyond.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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