Racial, Ethnic, and Gender Composition Among Neonatal Nurse Practitioner Faculty Ranks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite increases in nursing faculty diversity, representation is lacking in positions of higher faculty rank. Challenges for minority faculty include decreased awareness of promotion standards, less mentoring, and increased stress from being the sole representative of their respective underrepresented population. METHODS: The purpose of this study was to determine the racial, ethnic, and gender composition of neonatal nurse practitioner (NNP) faculty in the United States. A nonexperimental survey was sent to all accredited NNP programs to describe demographics of NNP faculty in the United State. RESULTS: Of the 128 survey participants, 84% self-identified as White. Forty-eight of the participants ranked Professor or Associate professor were White. In contrast, all other races only had 8 respondents who were of the higher faculty ranks. There were only 2 male participants; one identified as full professor and one as associate professor. CONCLUSION: Limitations of this project included a small sample size leading to an inability to determine statistical significance. Previous evidence supports decreased diversity in higher faculty rank in other healthcare providers and the results of this study add to that body of literature. Barriers to increased diversification need to be rectified to ensure health equity to all patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 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 ».