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Enregistrement W4321090868 · doi:10.17483/2368-6669.1348

e-Delphi Technique in Postgraduate Registered Nursing Education and Competency Development: A Scoping Review

2023· review· en· W4321090868 sur OpenAlexaffvenueabout
Natalie A. Bownes, Natalie Giannotti

Notice bibliographique

RevueQuality Advancement in Nursing Education - Avancées en formation infirmière · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodDelphiCurriculumNursingMedical educationHealth careNurse educationMedicinePsychologyPedagogyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: It is common for nursing programs in Canada to hire part-time clinical instructors (CIs) to teach the practical components of curricula. Although experts in their field, these Registered Nurses (RNs) don’t have any formal preparation in education. Additionally, there are no current established competencies for CIs in Canada. This void in the Canadian literature warrants a search of competency development using the e-Delphi technique. The e-Delphi technique is a commonly used surveying technique for competency development in healthcare. Objective: To understand the extent, range, and nature of evidence of the use of the e-Delphi technique and critically appraise its use in postgraduate nursing education and nursing competency development to establish the feasibility of application to clinical nurse educator competency (CNEC) development in Canada. Methods: Two independent researchers conducted a scoping review to determine the extent, range, and nature of evidence of the use of the e-Delphi technique and critically appraise its use in postgraduate nursing education and nursing competency development. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) and the Joanna Briggs Institute Reviewers’ Manual were used to guide the review. Results: The main components of e-Delphi that were extracted from the literature for review included the purposes of the studies, background of expert panel members, methods of e-Delphi used, reported level of consensus, number of rounds to meet consensus, time between rounds of questions, number of participants and changing participants. The purposes of the reviewed studies demonstrated that e-Delphi is a preferred method for developing or revising competencies for post baccalaureate programs. However, the other key components that were extracted revealed much variation in the use of e-Delphi by researchers. Most importantly, researchers need to ensure they report on the backgrounds of the expert panel members, decrease the time between the survey rounds and avoid introducing new participants in later rounds of the surveys to ensure consistency and methodological rigour of e-Delphi. Conclusion: There are variations in how e-Delphi is used in the literature for competency development, but if the authors are transparent with all phases of the method used, it is evident that it can significantly contribute to the advancement of future CNEC development in Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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