A novel research competency framework for clinical research nurses and midwives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical research nurses and midwives (CRN/Ms) are highly specialised registered nurses. They combine their clinical nursing expertise with research knowledge and skills to aid in the delivery of rigorous, high-quality clinical research to improve health outcomes, the research participant's experience and treatment pathways ( Beer et al 2022 ). However, there is evidence that the transition into a CRN/M role is challenging for registered nurses. AIM: To discuss the development of a competency framework for CRN/Ms. DISCUSSION: The authors identified a gap in their organisation for standards that would support the development of CRN/Ms new to the role. The standards needed to be clear and accessible to use while encompassing the breadth of scope of CRN/Ms' practice. The authors used a systematic and inclusive process drawing on Benner's ( 1984 ) theory of competence development to develop a suitable framework. Stakeholders engaged in its development included research participants, inclusion agents and CRN/Ms. CONCLUSION: The project identified 15 elements that are core to the CRN/M role and the knowledge, skills and behaviours associated with it. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: A large NHS trust has implemented the framework. It is also being shown to national and regional networks. Evaluation is under way.
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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 | 0,081 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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