Establishing the Clinical Nurse Specialist Identity by Transforming Structures, Processes, and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this project was to delineate the clinical nurse specialist (CNS) from other nursing roles within this academic medical center with the goal of (1) aligning role responsibilities with core competencies, (2) categorizing role-specific activities using a productivity spreadsheet, and (3) disseminating role-sensitive outcomes. DESCRIPTION OF PROJECT: The Donabedian model was used to evaluate the recently added CNS position and ensure the position aligned with professionally established role responsibilities and practice expectations. Using CNS competencies and standards of practice, the job description was restructured. A process for tracking productivity was developed, and outcomes reporting method was selected. OUTCOME: Changes to the job description resulted in 88% of the job description being reflective of CNS competencies and standards of practice. With this new process, collective role-specific work increased from 36% to 95%. Outcomes were identified from 4 frequently performed role-specific activities. CONCLUSION: The CNS role was successfully established and differentiated from other nursing roles by redesigning the job description, documenting role-specific activities, and capturing role-sensitive outcomes. Success was captured and disseminated using a year-end report, resulting in a positive response from hospital leadership and a recognized need for current and additional CNSs.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».