Learning from experience: improving the process of internationally educated nurses' application for registration — a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aims to improve the efficiency of the application for registration process for internationally educated nurses seeking licensure to practice. BACKGROUND: The licensure and employment of internationally educated nurses has been one strategy to address the global nursing shortage. However, little is known about which application characteristics relate to success in obtaining licensure. DESIGN: This project uses evidence from a retrospective statistical analysis of four years of internationally educated nurse application data to inform the development and implementation of changes to policies and practices at the College and Association of Registered Nurses of Alberta. Analysis of application data will also be conducted to evaluate the impact of the changes on outcomes and timelines. METHODS: The project encompasses four phases, with funding from Health Canada's Internationally Educated Health Professionals Initiative approved in March 2011. Phase One focuses on a statistical analysis of application data to identify characteristics associated with success in the application process and quantify timelines for the phases of the process. The resulting knowledge will inform Phase Two, the development and implementation of policy and practice changes. Further analysis will be completed in Phase Three, comparing outcomes and timelines between pre- and postimplementation data using statistical analyses and exemplar-based statistics. Phase Four will focus on dissemination and knowledge transfer, potentially leading to further changes. DISCUSSION: Findings, policy and practice adaptations and implementation evaluation will provide evidence about the internationally educated nurse application for registration process to Registered Nurse regulators, educational institutions, internationally educated nurses, employers and governments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».