Country‐level mentoring for advanced practice nursing: A case study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».