Internationally educated nurses’ competency assessment and registration outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine relationships between internationally educated nurses’ (IENs’) performance in a registered nurse competency assessment process and the outcomes of their nursing registration applications. Assessments of nursing practice competencies, IEN applicant characteristics and registration outcomes were explored. Design/methodology/approach This is a secondary statistical analysis of a subset of IEN application data from a previous study in combination with assessment data from an additional database. Application data between 2008 and 2011 were analyzed using univariate/bivariate analyses and regression models to explore the relationship of performance in the assessment process and outcomes of the registration process. Findings Competency categories IEN applicants had difficulties with (from least to most) were Professional Responsibility and Accountability, Ethical Practice, Self-Regulation, Service to the Public, Knowledge-Based Practice: Specialized Body of Knowledge and Knowledge-Based Practice: Competent Application of Knowledge. IENs educated in the UK and USA had the highest scores and odds of meeting competencies. Applicants educated in India and Asia had lower scores and odds ratios. All national entry-to-practice examination and registration eligibility competencies were significantly related to registration outcomes. Applicants passing the exam had higher competency scores while applicants ineligible for registration had lower competency scores. Research limitations/implications Limitations include integrity of data extracted from active databases, IEN motivation to complete the RN registration process and conversion of assessment scales for research analysis. Originality/value Results inform regulation policies that improve IEN registration processes and may be informative to regulators, assessment centers, educational institutions and IENs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».