Competencies of specialised wound care nurses: a European Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
Health care professionals responsible for patients with complex wounds need a particular level of expertise and education to ensure optimum wound care. However, uniform education for those working as wound care nurses is lacking. We aimed to reach consensus among experts from six European countries as to the competencies for specialised wound care nurses that meet international professional expectations and educational systems. Wound care experts including doctors, wound care nurses, lecturers, managers and head nurses were invited to contribute to an e-Delphi study. They completed online questionnaires based on the Canadian Medical Education Directives for Specialists framework. Suggested competencies were rated on a 9-point Likert scale. Consensus was defined as an agreement of at least 75% for each competence. Response rates ranged from 62% (round 1) to 86% (rounds 2 and 3). The experts reached consensus on 77 (80%) competences. Most competencies chosen belonged to the domain 'scholar' (n = 19), whereas few addressed those associated with being a 'health advocate' (n = 7). Competencies related to professional knowledge and expertise, ethical integrity and patient commitment were considered most important. This consensus on core competencies for specialised wound care nurses may help achieve a more uniform definition and education for specialised wound care nurses.
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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 | 0,032 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».