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Enregistrement W3216580643 · doi:10.1177/08445621211058328

Measuring Scope of Practice Enactment Among Primary Care Registered Nurses

2021· review· en· W3216580643 sur OpenAlexaffvenue
Suzanne Braithwaite, Joan Tranmer, Rosemary Wilson, Joan Almost, Deborah Tregunno

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensLoyalist CollegeQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Primary careScope of practiceMedicineBusinessHealth careComputer scienceFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Scope of practice enactment is poorly understood in the primary care setting. PURPOSE: The following research objectives were addressed: (1) to revise and adapt the Actual Scope of Practice (ASCOP) questionnaire for use in the primary care setting, and (2) to determine internal consistency, construct validity, and sensitivity of the modified instrument. METHODS: To address the first objective, a narrative literature review and synthesis and an expert panel review was conducted. To address the second objective, a cross-sectional survey of 178 registered nurses who worked in primary care was conducted. RESULTS: The ASCOP, with few modifications, addressed key attributes of nursing scope of practice in the primary care setting. The modified instrument yielded acceptable alpha coefficients ranging from 0.66 to 0.91. Total mean score of 4.8 (SD = .67) suggests that registered nurses within interprofessional primary care teams almost always engage in activities reflected in the modified instrument. CONCLUSIONS: The modified instrument is the first instrument validated to measure nursing scope of practice enactment in the primary care setting. Findings from this study support the use of the modified ASCOP questionnaire as a reliable and valid measure of scope of practice enactment among primary care registered nurses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,336
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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