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Enregistrement W2418262412 · doi:10.1097/nur.0000000000000182

Structural and Process Factors That Influence Clinical Nurse Specialist Role Implementation

2016· article· en· W2418262412 sur OpenAlexaffabout
Kelley Kilpatrick, Éric Tchouaket Nguemeleu, Nancy Carter, Denise Bryant‐Lukosius, Alba DiCenso

Notice bibliographique

RevueClinical Nurse Specialist · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversité de MontréalFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité du Québec en OutaouaisHôpital Maisonneuve-RosemontMcMaster UniversityUniversité du Québec à MontréalCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationDimension (graph theory)Performance appraisalClinical nurse specialistSpecialtyAccountabilityPsychologyJob descriptionMultilevel modelNursingMedicinePolitical scienceFamily medicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE/OBJECTIVES: The aim of this study was to examine the influence of structure and process on clinical nurse specialist (CNS) role implementation. DESIGN: We conducted a secondary analysis of cross-sectional survey data. SETTING: The study was performed in Canada. SAMPLE: The authors included 445 of 471 questionnaires (94.5%) of graduate-prepared CNSs. METHODS: Based on Donabedian's framework, we conducted a secondary analysis of CNS responses using hierarchical regression. The internal consistency of the 6 CNS role dimensions and team dynamics subscales was excellent. RESULTS: The use of a framework to guide CNS role implementation influences all the role dimensions. Employer understanding of the CNS role, working in an urban catchment area, specialty certification, and more years in a CNS role had a direct positive influence on team dynamics. Full-time employment exerted a direct negative influence on this dimension. Furthermore, team dynamics (as a mediator variable), seeing patients in practice, and having an office in the clinical unit exerted a direct positive influence on the clinical dimension. Having an annual performance appraisal and a job description exerted a direct negative influence on the clinical dimension. Employer understanding, working in an urban area, full-time employment, and specialty certification had an indirect effect on the clinical dimension. Accountability to a nonnurse manager exerted a direct negative influence on the education dimension. The research and scholarly/professional development dimensions were influenced by more years in a CNS role. Accountability to a nurse manager exerted a direct positive influence on the organizational leadership dimension; unionization and seeing patients in practice had a direct negative influence on this dimension. Seeing patients in practice and full-time employment exerted a direct positive influence on the consultation dimension. IMPLICATIONS: The identification of structures and processes that influence CNS role implementation may inform strategies used by providers and decision makers to optimize these roles across healthcare settings and support the delivery of high-quality care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,434 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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