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Enregistrement W4225086353 · doi:10.1111/inr.12758

Country‐level mentoring for advanced practice nursing: A case study

2022· review· en· W4225086353 sur OpenAlexaff
Lori A. Spies, Helen Fox-McCloy, Kelley Kilpatrick, Orsolya Máté, Mary K. Steinke, Debbie Leach, Michal Noonan, Karen Brennan, Rose Clarke Nanyonga, József Betlehem, Krista Jokiniemi

Notice bibliographique

RevueInternational Nursing Review · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityNursingCurriculumProfessional developmentMedical educationMedicineScope of practiceHealth carePsychologyPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To describe the mentoring process between the ICN Advanced Practice Nurse Network practice subgroup and the University of Pécs to support the emerging advanced practice role in Hungary, and explore the creation of a mentoring algorithm for faculty and other key stakeholders worldwide who wish to develop advanced practice nursing programs. BACKGROUND: Advanced practice nurses provide comprehensive clinical care and expand access to care in more than 70 countries. In March of 2017, a representative of the Faculty of Health Sciences of the University of Pécs requested assistance in curricula development for the inaugural advanced practice nursing program in Hungary. METHODS: A mixed-methods single case study was undertaken. The sources of evidence include interviews, e-mails, review of the literature, and related documents. Qualitative data were analyzed for content, and frequencies were calculated for quantitative indicators. FINDINGS AND DISCUSSION: The findings highlight the importance of clear communication, development of shared goals, and determination to see the project through. Enriching information was provided by colleagues from diverse global settings. Credibility was gained in Hungary from the support of national and international experts. CONCLUSION: The mentoring foundation and process facilitated the role development in Hungary and contributed to an increased understanding of advanced practice nurses' scope of practice. The intentional approach and the careful ongoing reflection may lead to future successful endeavors. Multinational engagement and collaborations will promote advanced practice nursing contributions globally. IMPLICATIONS FOR NURSING POLICY: Mentoring can effectively empower nurses and advanced practice nurses to work to their full capacity. The shared experiences of international mentoring colleagues can contribute to and support the development and acceptance of national policies for the advanced practice nursing roles.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,342
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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