Characteristics of advanced practice nurses’ clinical competence in primary health care settings: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review aims to identify the clinical competency characteristics, in terms of knowledge, skills, and attitudes, of advanced practice nurses in primary health care settings. INTRODUCTION: Although much has been written about the competencies of advanced practice nurses, more detail about the skills, knowledge, and attitudes that inform their clinical competence in primary health care needs to be ascertained. This will promote the development, implementation, and evaluation of advanced nursing practice in contexts where it is unavailable. INCLUSION CRITERIA: Studies that address the clinical competency characteristics of advanced practice nurses in primary health care settings will be considered for inclusion. METHODS: This review will be conducted according to JBI methodology for scoping reviews. A comprehensive search will be conducted in PubMed, CINAHL (EBSCOhost), Web of Science Core Collection, Scopus, Virtual Health Library, Scientific Electronic Library Online, Embase, ScienceDirect, Cochrane Library, and Google Scholar for primary and secondary qualitative, quantitative, and mixed methods studies on the topic of relevance. Gray literature will be searched in DART-E, TESES CAPES, CAUL (Australian Digital Theses), and Theses Canada Editorials. Letters, editorials, commentaries, conference abstracts, and documents published by advanced practice nurses' associations will also be considered for inclusion. Two independent reviewers will screen the studies at title and abstract and at full text. The same reviewers will extract relevant data using an instrument developed by the reviewers. These data will be presented in a narrative synthesis to facilitate the analysis of the evidence found. REVIEW REGISTRATION: Open Science Framework https://osf.io/zbqdn.
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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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».