Constructing content validity of clinical nurse specialist core competencies: exploratory sequential mixed‐method study
Notice bibliographique
Résumé
RATIONAL: The demand to increase nursing competence is brought on by the requirement of safe, accessible and more effective use of healthcare provider expertise. Clinical nurse specialist competency development dates back to the late 20th century; however, an examination of the literature reveals a lack of research and discussion to support the competency development. OBJECTIVES: To describe the formulation and validation process of the clinical nurse specialist core competencies. DESIGN: Exploratory sequential mixed-method design. METHODS: This mixed-method study, conducted between 2013 and 2017 in Finland, involved four phases: I) a Policy Delphi study (n = 25, n = 22, n = 19); II) cross-mapping of preliminary competency criteria against international competency sets; III) content validity study of expanded competency criteria (n = 7, n = 10); and IV) verification of competency criteria with practicing CNSs (n = 16). Data were analysed by both qualitative and quantitative analysis methods. RESULTS: Seventy-four preliminary clinical nurse competency criteria were formulated in the first phase of the study. Through cross-mapping the competencies against the US and Canadian clinical nurse specialist competency sets, they were further concised to 61 criteria. The examination of Content Validity Indexes and experts' comments led to the clarification and consequent inclusion of 50 criteria to the final scale, with Scale Content Validity Index Average of 0.94. The competency criteria were evaluated to be a solid set with potential to clarify and uniform the clinical nurse specialist roles. CONCLUSIONS: Through a rigorous research process, validated clinical nurse specialist competency criteria were formed with a high Scale Content Validity Index Average. The results allude to the potential of formulating international competency criteria to support global role clarity and understanding. However, further research is needed to validate the content and construct of the formulated competencies with a larger population across countries.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».