Development and Validation of a Tool for Measuring the Professional Identity of Nursing Students: The Q-IPEI
Notice bibliographique
Résumé
Background: The various pressures on nurses in their practice environment, given the complexity of care, have exposed the confusion around the role definition and level of professional identity (PI) of future nurses. To support them in their practice, it is important throughout their education to know their commitment, representations, and sense of identity with respect to their future profession. To our knowledge, there is no measurement tool in the literature that can be used to measure the PI of nursing students throughout their education, given its complex multidimensional nature. Objective: Based on a framework that takes into account the diversity of meanings of PI, the aim of this study was to construct and validate a questionnaire, the Q-IPEI that describes the PI of future nursing students at the personal, relational, and professional practice levels. Methods: A development research approach was used. It was based on a literature review, expert consultation, and validation of the psychometric properties of the Q-IPEI. Data were collected from 488 nursing students in 2013 and 504 in 2014 at five levels of nursing education in the province of Quebec, Canada. Results: The validated Q-IPEI is a questionnaire divided into three components, 11 dimensions, and 68 items. Its factor structure was explored through principal component analyses using 2013 data. It was then confirmed with 2014 data, with an RMSEA of 0.072 and CFI of 0.861. Internal consistency was considered acceptable with a Cronbach’s alpha of 0.823 in 2013 and 0.832 in 2014. Discussion: Using the Q-IPEI, key decision-makers in the health system would serve to consolidate and develop proactive strategies with nursing students throughout their education to strengthen their confidence as future nurses and especially help them cope with the current challenges facing the nursing profession.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».