Les interventions prometteuses pour des infirmières gestionnaires au regard du déploiement optimal de l’étendue de pratique infirmière : un rapid review
Bibliographic record
Abstract
Le Québec a connu de multiples réformes au système de santé au cours des dernières années. Face à cette restructuration et réorganisation de soins, à la pénurie du personnel infirmier et aux demandes grandissantes des soins liées au vieillissement de la population et aux maladies chroniques, les infirmières gestionnaires sont interpellées à trouver des solutions novatrices et concrètes pour répondre de manière efficace et efficiente aux besoins de la population tout en offrant des soins et de services sécuritaires et de qualité optimale. À cet effet, plusieurs écrits sont d’avis que l’optimisation de l’étendue de pratique infirmière (ÉPI) et du champ d’exercice infirmier sont un levier essentiel pour répondre de façon efficace et efficiente aux besoins de la population en vue d’atteindre la performance du système de santé. Certes, les études réalisées au Québec ont démontré que l’ÉPI est déployée de manière insuffisante en raison des facteurs individuels et organisationnels qui l’influencent. Considérant que les infirmières gestionnaires exercent un rôle crucial pour soutenir le déploiement de l’ÉPI et qu’une sous-utilisation de l’éventail des activités professionnelles des infirmières constitue à la fois des enjeux professionnels, organisationnels et systémiques, il est opportun d’examiner et d’identifier les interventions favorables qui permettent à ces infirmières gestionnaires de contribuer à actualiser l’ÉPI optimalement. Suivant ces constats et dans une perspective de l’administration des soins infirmiers, ce projet d’étude avait pour but de d’identifier et de décrire les interventions émises aux infirmières gestionnaires afin de soutenir le déploiement optimal de l’ÉPI. Pour répondre à ce but, un rapid review selon les cinq principales étapes de Dobbins (2017) a été utilisé. Cette méthode a permis d’obtenir une synthèse des connaissances issues des écrits scientifiques et de la littérature grise systématiquement recueillie, évaluée et analysée afin de recommander des interventions prometteuses aux infirmières gestionnaires. Le modèle d’utilisation des ressources infirmières (MURI) de Dubois et al. (2012) a servi comme trame de fond tout au long de ce processus méthodologique. Au terme de cette étude, six recommandations et 38 pistes d’interventions prometteuses pour optimiser l’ÉPI ont été identifiées selon le type d’infirmières gestionnaires afin de répondre aux enjeux d’ordre professionnels, organisationnels et systémiques reliés à une sous-utilisation de l’ÉPI et du champ d’exercice infirmier constatés au sein du système de santé au Québec. Ces recommandations et ces pistes d’interventions à caractère systémique, organisationnel et individuel qui sont proposées aux infirmières gestionnaires permettraient d’optimiser l’ÉPI et en conséquence, d’améliorer la sécurité, la qualité des soins et les services à la population ainsi que de valoriser l’expertise infirmière.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".