Development of a Measure to Delineate the Clinical Trials Nursing Role
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To identify the significant dimensions of the clinical trials nursing role and to construct a reliable and valid survey instrument to reflect these dimensions. DESIGN: Methodologic survey. SETTING/SAMPLE: The judge panel consisted of six national nurse experts. The focus group sample was comprised of 24 clinical research nurses from the West, Northeast, and Great Lakes regions of the United States and five research nurses from Canada. The sample for instrument testing consisted of 40 oncology clinical research nurses from the Southeast. METHODS: Several strategies were used to develop the Clinical Trials Nursing Questionnaire (CTNQ): literature review, conceptualization of the subscales, development of items for each subscale, development of the tool, expert judge panel evaluation, focus group testing, administration of the tool, and psychometric analysis of the results. MAIN RESEARCH VARIABLES: Frequency and importance of clinical trials nursing activities. FINDINGS: Content validity was established at 0.95. The alpha reliability coefficient was 0.92 for the frequency scale and 0.95 for the importance scale. A two-week test-retest reliability of 0.88 was obtained for the frequency scale and 0.92 for the importance scale. The final CTNQ contained 12 sections with 154 items. CONCLUSIONS: The CTNQ has acceptable content validity, internal consistency, and stability reliability. This instrument is promising for the assessment of the research nurse role, and its use in further research is appropriate. IMPLICATIONS FOR NURSING: A valid and reliable measure can be used to delineate the subspecialty of clinical trials nursing, thus providing a better understanding of how nursing professionals contribute to the cancer research enterprise.
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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 | 0,050 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».