Role development and utilization of master’s-prepared omani nurses working in clinical settings: A multiple case study
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: The roles of master’s-prepared nurses in clinical settings differ by country. Examples include nurse practitioners, clinical nurse specialists, nurse managers, educators, and researchers. Little is known regarding the role development and utilization of master’s-prepared nurses in Oman. The aim is to explore the role development and utilization of master’s-prepared Omani nurses working in clinical settings in Oman’s governmental healthcare system.Methods: Multiple case study methodology involving two governmental acute care hospitals in Oman. Individual semi-structured interviews were conducted with master's-prepared Omani nurses (n = 19), policymakers (n = 8), and co-workers (n = 8). Relevant documents, including job descriptions and nursing career pathway were reviewed. Interviews and documents were analyzed using thematic analysis.Results: Master's-prepared Omani nurses were mainly utilized in management, education, and nurse specialist roles. Four overarching themes were identified: 1) Drivers for master's-preparation in clinical settings, 2) The journey after pursuing a master's education, 3) Master’s- prepared nurses' roles, their development, and their scope of practice, and 4) Perspectives about the current utilization of master's-prepared Omani nurses. Participants indicated utilization of master’s-prepared Omani nurses in clinical settings could be enhanced.Conclusions: Master’s-prepared nurses could play a vital role in supporting the needs of patients and addressing gaps in clinical settings if their advanced knowledge and competencies were fully utilized. Linking master’s-prepared nurses’ roles to patient, organization, and system needs and engaging stakeholders in developing their roles will enable optimum utilization of this valuable human resource.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».