Examining the relationships between NCLEX-RN performance and nursing student factors, including undergraduate nursing program performance: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The National Council Licensure Examination for Registered Nursing (NCLEX-RN) replaced the Canadian Registered Nursing Examination (CRNE) in January 2015 as part of the requirements for qualifying for registered nurse (RN) status in all but one Canadian province. This substantial change is likely to have a profound impact on Canadian undergraduate nursing degree programs practices. This systematic review aims to examine the evidence describing the relationship between undergraduate nursing program performance and NCLEX-RN performance by registered nursing candidates as well as other factors contributing to NCLEX-RN success. An initial search of CINAHL and Medline databases using key terms NCLEX and predict, publication dates between 1984-2015 revealed 46 articles of interest. 28 articles were examined for eligibility and 17 articles with clear evidence and descriptions were included. Thematic groupings of academic, cognitive, individual factors and models for successes are presented. The review showed academic factors are strong predictors for NCLEX-RN success. Cognitive factors, particularly critical thinking skills, are correlated with NCLEX-RN success. Stress and highly negative emotions inversely correlate with NCLEX-RN success. Speaking English as a first language showed high correlation with NCLEX success, while other non-academic factors such as age, gender and ethnicity showed varying results. All these factors have implications for nursing programs’ practices and students. Research studies need to begin immediately, not only to define and predict factors for NCLEX-RN success within its new Canadian arena, but also to evaluate the outcomes of this exam at baseline and frequent intervals within this population. This will enhance nursing programs’ support of students’ success.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».