Psychometric Properties of the Canadian Nurse Informatics Competency Assessment Scale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of nursing informatics competencies has gained momentum in the scholarly literature in response to the increased need for resources available to support informatics capacity in nursing. The purpose of this study was to examine the factor structure and internal consistency reliability of the Canadian Nurse Informatics Competency Assessment Scale, a newly developed 21-item measure based on published entry-to-practice informatics competencies for RNs. For this study, 2844 nurses completed the Canadian Nurse Informatics Competency Assessment Scale through a cross-sectional survey. Exploratory principal component analysis with oblique promax rotation revealed a four-component/factor structure for the 21-item Canadian Nurse Informatics Competency Assessment Scale, explaining 61.04% of the variance. Item loading per each component reflected the original Canadian Association of Schools of Nursing grouping of nursing informatics competency indicators, as per three key domains of competency: information and knowledge management (α = .85); professional and regulatory accountability (α = .81); and use of information and communication technology in the delivery of patient care (α = .87) with the exception of one item (Indicator 3), which loaded into the category of foundational information and communication technology skills (α = .81). This study provided preliminary evidence for the construct validity of the entry-to-practice competency domains and the factor structure and reliability of the Canadian Nurse Informatics Competency Assessment Scale among practicing nurses. Further testing among nurses in other settings and among nursing students is recommended.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle