Construct validity of advanced practice nurse core competence scale: an exploratory factor analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Determining the core competence of advanced practice nurses is foundational for promoting optimal design and implementation of advanced practice nursing roles. Core competencies specific to the contexts of the advanced practice nurse in Hong Kong have been developed, but not yet validated. Thus, this study aims to assess the construct validity of advanced practice nurse core competence scale in Hong Kong. METHODS: We performed a cross-sectional study using an online self-report survey. Exploratory factor analysis was used to examine the factor structure of a 54-item advanced practice nurse core competence scale through principal axis factoring with direct oblique oblimin rotation. A parallel analysis was conducted to determine the number of factors to be extracted. The Cronbach's α was computed to evaluate the internal consistency of the confirmed scale. The STROBE checklist was used as reporting guideline. RESULTS: A total of 192 advanced practice nurse responses were obtained. Exploratory factor analysis led to the final 51-item scale with a three-factor structure, which accounted for 69.27% of the total variance. The factor loadings of all items ranged from 0.412 to 0.917. The Cronbach's alpha of the total scale and three factors ranged from 0.945 to 0.980, indicating robust internal consistency. CONCLUSION: This study identified a three-factor structure of the advanced practice nurse core competency scale: client-related competencies, advanced leadership competencies, and professional development and system-related competencies. Future studies are recommended to validate the core competence content and construct in different contexts. Moreover, the validated scale could provide a cornerstone framework for advanced practice nursing roles development, education, and practice, and inform future competency research nationally and internationally.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle