A Consensus Study on the Competencies of Nurse Specialists Providing Care for Craniofacial and Cleft Lip and Palate Patients
Notice bibliographique
Résumé
Currently, it is unclear which tasks and competencies nurse specialists provide within the European Reference Network for Craniofacial Anomalies and Ear, Nose, Throat Disorders (ERN CRANIO). This study aims to establish an expert consensus on the needed competencies for this nursing role. A narrative literature search on the role of nurses within cleft and craniofacial care was conducted. Statements on competencies and tasks were formed based on literature and expert opinion and categorized according to the Canadian Medical Education Directives for Specialists roles. A Delphi consensus process was conducted with nurse specialists from ERN CRANIO centers. A 9-point Likert Scale was used to measure consensus, which was defined as a mean score of ≥7 and ≤1 outliers. In total, 31 nurse specialists from 19 centers in 12 countries participated in the Delphi process. Overall, 105 statements on competencies and tasks achieved consensus. The domain "communicator" reached consensus on all items, while the domains "manager" and "scholar" perceived lesser and slower consensus. The nursing title, education, and nursing scope of practice revealed a great variety. This study provides valuable insight into the utilization of nursing roles with ERN CRANIO centers. Apart from demonstrating similarities, it also shows that national health care regulations and education pathways lead to different positions and (clinical) responsibilities of nurses. A European unification of nursing education and titles could ensure easier communication and collaboration between health professionals and might support a greater establishment of well-defined nurse specialist roles in ERN CRANIO centers.
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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 | 0,102 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».