A Delphi Approach to Developing a Core Competency Framework for Family Practice Registered Nurses in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the results of a Delphi panel process to gain consensus on a role description and competency framework for family practice registered nurses (FP-RNs) in Ontario. Based on the findings from interviews and focus groups with family practice registered nurses and their inter-professional colleagues throughout Ontario, a core competency framework for FP-RNs emerged consisting of six distinct roles - Professional, Expert, Communicator, Synergist, Health Educator and Lifelong Learner - with accompanying enabling competency statements. This framework was refined and validated by a panel of experts from various nursing and family medicine associations and organizations through a Delphi consensus process. This core competency framework for FP-RNs was developed as a stepping stone for clarifying this very important and poorly understood role in family practice. As a result of this research, we expect a greater acknowledgement of the contributions and expertise of the FP-RN as well as the need to celebrate and profile this role. This work has already led to the establishment of a network of stakeholders from nursing organizations in Ontario who are considering opportunities to move the development and use of the competency framework forward.
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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 | 0,073 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».