Exploring registered nurses’ attitudes towards post graduate education in Australia-instrument development
Notice bibliographique
Résumé
Normal 0 false false false EN-AU X-NONE X-NONE Background: Nursing education is designed to prepare competent nurses to meet the current and future health care needs of society. Changes to nursing education, especially at post graduate level, will therefore likely be influenced by the on-going developments in healthcare and socio-economic factors. Objective: The primary objective of this study is to develop and validate an instrument that explores the beliefs of Registered Nurses about Postgraduate education in the context of specialist nursing practice in Australia (specialty education). Methods: The Nurses ’ Attitudes Towards Post Graduate Education (NATPGE) instrument was sent to an expert panel to undertake judgment-quantification (content validity testing). Content Validity Index (CVI) based on expert ratings of relevance was used as a method of quantifying content validity for the NATPGE instrument. A convenience sample of 25 registered nurses was selected from four major Queensland tertiary hospitals to assess the face validity of the instrument. A random sample of 100 registered nurses from the Nurses and Midwives e-Cohort Study (NMeS) were invited to participate in test-retest procedures to assess the reliability of NATPGE overtime. The instrument was administered at two different time points, 3 weeks apart, under similar conditions. Results: Content and face validity was assessed using descriptive statistics. For the test-retest reliability, data were analysed on an item by item basis to calculate the intra-rater reliability using the weighted kappa (k w ) statistic. The NATPGE instrument attained moderate test-retest reliability. 80% of the items on the instrument reached a fair to moderate agreement between the test and retest. Conclusions: There is a need for development of a robust psychometric instrument to explore Registered Nurses’ Attitudes Towards Post Graduate Education (NATPGE) and this research is the first step in addressing this need.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».