Certified Registered Nurses: Results of the Study of the Certified Workforce
Notice bibliographique
Résumé
Findings show benefits and drawbacks of nursing certification. Overview: During the 30 years that professional certification has been available to nurses, little research has been done to determine its effect. Now that both patients and employers are seeking ways to assess the quality of health care providers, data characterizing the certified nurse workforce is increasingly important. Several small-scale studies have examined various aspects of certification, but until now, we've lacked data on who gets certified and how certification affects those who receive it. This article reports on the findings of stage 3 of the International Study of the Certified Nurse Workforce, the largest study to date on certification, based on a random sample of 19,452 nurses from the registries of 23 certifying organizations in the United States, Canada, and U.S. territories. In this stage of the study, certified nurses' demographic characteristics and the nature of their practice were described, and any benefits or rewards they might attribute to certification were examined. The study's findings show that the typical respondent was a married, Caucasian woman in her late 40s, who had a minimum of a bachelor's degree and worked in a hospital. Seventy-two percent of nurses reported one or more benefits of certification, and almost all respondents reported that certification brought about at least one change in their practice. These results provide initial evidence that certification may give nurses the means or opportunity to practice in a manner likely to improve outcomes. Further research is needed to confirm the certified nurse workforce's contribution to productivity, retention, and high-quality health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».