Multicentre implementation of a nursing competency framework at a provincial scale: A qualitative description of facilitators and barriers
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Nurses are responsible for engaging in continuing professional development throughout their careers. This implies that they use tools such as competency frameworks to assess their level of development, identify their learning needs, and plan actions to achieve their learning goals. Although multiple competency frameworks and guidelines for their development have been proposed, the literature on their implementation in clinical settings is sparser. If the complexity of practice creates a need for context-sensitive competency frameworks, their implementation may also be subject to various facilitators and barriers. AIMS AND OBJECTIVES: To document the facilitators and barriers to implementing a nursing competency framework on a provincial scale. METHODS: This multicentre study was part of a provincial project to implement a nursing competency framework in Quebec, Canada, using a three-step process based on evidence from implementation science. Nurses' participation consisted in the self-assessment of their competencies using the framework. For this qualitative descriptive study, 58 stakeholders from 12 organizations involved in the first wave of implementation participated in group interviews to discuss their experience with the implementation process and their perceptions of facilitators and barriers. Data were subjected to thematic analysis. RESULTS: Analysis of the data yielded five themes: finding the 'right unit' despite an unfavourable context; taking and protecting time for self-assessment; creating value around competency assessment; bringing the project as close to the nurses as possible; making the framework accessible. CONCLUSION: This study was one of the first to document the large-scale, multi-site implementation of a nursing competency framework in clinical settings. This project represented a unique challenge because it involved two crucial changes: adopting a competency-based approach focused on educational outcomes and accountability to the public and valorizing a learning culture where nurses become active stakeholders in their continuing professional development.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».