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Enregistrement W2041431517 · doi:10.1080/13576280500145615

Developing a Competence Framework and Evaluation Tool for Primary Care Nursing in South Africa

2005· article· en· W2041431517 sur OpenAlexaboutno aff
Susan Strasser, Leslie London, Elma W. Kortenbout

Notice bibliographique

RevueEducation for Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodCompetence (human resources)Core competencyNursingPhoneService delivery frameworkDelphiMedicinePsychologyMedical educationService (business)BusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Nurses provide the bulk of primary care services in South Africa. Post-apartheid health legislation envisions the provision of comprehensive primary services at all public clinics, which implies the need for a cadre of primary care nurses able to render such services. OBJECTIVES: To identify core competencies of clinic nurses and develop an evaluation tool for primary care nursing in South Africa. METHODS: The descriptive and exploratory techniques used included two meetings of a reference group of South African primary care professionals, followed by a consensus-building exercise. Using the Delphi technique expert opinion was solicited from South Africa, Canada and the USA. FINDINGS: The reference group meetings yielded a list of nine core competencies. Infrastructure issues, such as the supermarket (one-stop shopping) approach to service delivery, communication and transport systems, and the quality of supervision still cause concern. These issues underscore that competence cannot be measured in a vacuum. Input from Delphi participants affirmed the nine core competencies and the need to assess the impact of core competency training. One possible way to measure the nine core competencies would be to use proxy indicators. DISCUSSION/CONCLUSIONS: Identifying core competencies is a complex process. There is a need to process a wide range of views and ideas. Also, balancing academic concerns with service delivery needs and constraints is an ongoing challenge. A potential limitation of the Delphi technique is participant selection bias and fatigue. Accessing a diverse international panel and making numerous follow up attempts via phone, mail and email were used to attempt to ameliorate these inherent limitations. Although the process is cumbersome, providing "experts" with a venue to wrestle with these ideas can be fruitful. Future studies would help to assess the reliability of the findings.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations52
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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