Core competencies of clinical nurse specialists: A comparison across three Nordic countries
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe and compare the clinical nurse specialist core competency use in Finland, Denmark and Iceland. BACKGROUND: Clinical nurse specialist roles were first developed more than 60 years ago in the United States. Within the Nordic countries, the clinical nurse specialist role emerged around 2000. There is scarcity of clinical nurse specialist competency descriptions outside of North America, and research has been limited to examine or validate established competencies across different countries. DESIGN: A descriptive correlational study. METHODS: An online survey was conducted from May to September 2019. A population sample of clinical nurse specialists in Finland, Denmark and Iceland was recruited. A validated self-report questionnaire of clinical nurse specialist competencies was used. The data were analysed using descriptive and inferential statistics, and the STROBE checklist was used as the reporting guideline. RESULTS: A total sample of 184 clinical nurse specialists, 52 from Finland, 95 from Denmark and 37 from Iceland, participated in the study (response rate = 72%, 35% and 48%, respectively). Overall, clinical nurse specialists utilised the organisational competency most frequently followed by the patient, clinical nursing leadership and scholarship competency. Univariate analysis of variance test between-country effects showed statistically significant difference in patient competency (p = .000) and in organisational competency (p < .05). There were no statistically significant differences between counties in the utilisation of clinical nursing leadership and scholarship competency. CONCLUSION: A small variability was found in the comparison of the clinical nurse specialist use of core competency in the spheres of patient, nursing, organisation and scholarship within three Nordic countries. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: The CNS competency scale may be utilised in benchmarking clinical nurse specialist roles and practice within and across countries. The long-term goal for the competency descriptions is to enhance the clinical nurse specialist role clarity, integration and evaluation as well as inform post-graduate education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».