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Enregistrement W4412578475 · doi:10.17483/mz0jk740

Éléments clés à intégrer dans une formation destinée à l’assistante infirmière-chef : une revue de la portée

2025· article· en· W4412578475 sur OpenAlexafffundvenue
Maripier Jubinville, Caroline Longpré, Éric Tchouaket Nguemeleu, Stéphanie Robins, Fatima El-Mousawi, Émilie Bélanger, Katya Kruglova, Drissa Sia

Notice bibliographique

RevueQuality Advancement in Nursing Education - Avancées en formation infirmière · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesRéseau de recherche portant sur les interventions en sciences infirmières du QuébecCanadian Nurses Foundation
Mots-clésArtINTHumanitiesPhilosophyComputer scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The position of the charge nurse involves clinico-administrative responsibilities and requires five essential competencies: leadership, interpersonal communication, clinical-administrative caring, problem-solving, and knowledge and understanding of the work environment. However, these competencies are rarely addressed in ongoing training for charge nurses in health care institutions, and the existing trainings identified either do not cover all five required competencies or provide only limited content related to them. As a result, without appropriate training, charge nurses may be unable to fully meet the complex demands of their position and there will be a gap between the complex requirements of this position and the ability to meet them. There is a clear need for a scientifically grounded training that addresses these gaps. Objective: To identify the key elements for operationalizing and strengthening the competencies required for the position of charge nurse, with a view to incorporating them into a training to be developed for this purpose. Method: A scoping review was conducted using the Joanna Briggs Institute (JBI) methodology. Using a strategy developed by the research team, the CINAHL, MEDLINE, Cairn, and ScienceDirect databases as well as grey literature sources were queried. To be included, publications had to meet the following criteria: address the charge nurse position and include at least one key element for implementing or strengthening at least one of the five core competencies; be published between 2000 and 2021; and be written in either French or English. Findings: Out of 2,672 records identified, 23 articles met the inclusion criteria for this scoping review. Analysis of these publications revealed key elements that could be associated with conceptual content, practical application or knowledge integration. Conclusion: This scoping review helped identify the content to be incorporated into charge nurse training currently under development, thus supporting the development and reinforcement of charge nurses’ competencies, thereby enabling them to effectively fulfill their position.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0130,017
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0150,019
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,442 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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