Validation d’une formation en soutien à l’exercice de la fonction d’assistante infirmière-chef : une méthode Delphi
Notice bibliographique
Résumé
Background: A charge nurse holds a clinical-administrative management position in health care institutions. To perform this position effectively, they must demonstrate specific competencies, including leadership, interpersonal communication, clinical-administrative caring, problem-solving, and knowledge and understanding of the work environment. Due in part to the shortcomings of existing training targeting this position, charge nurses receive limited support in terms of the appropriation of their position and the strengthening of their competencies. In response to this situation, a training was developed that takes into consideration the five required competencies, includes principles that promote the transfer of training, and would be systematically provided to new charge nurses exercising their position in health care institutions. This training was then subjected to an empirical validation process in order to be scientifically recognized. Objective: To empirically validate the training developed to support charge nurses in fulfilling their position, by assessing content validity and reliability. Method: This study is based on the conceptual model entitled “Modèle de formation pour l’assistante infirmière-chef” as well as the methodological framework Conducting and REporting DElphi Studies (CREDES) and reporting guidelines established by Spranger et al. (2022). A Delphi approach was used to validate the training by through a self-administered online questionnaire completed by experts. The questionnaire was divided into different sections, each containing specific validation questions. Content validity and reliability were assessed. A content validity index (CVI) ≥ 0.80 was targeted for each section and for each individual questions within those sections. A content analysis of the qualitative data obtained from the expert comments was conducted; this was followed by a non-parametric Mann–Whitney test for each section to assess the training's reliability. Findings: Two consultation rounds proved necessary. A total of 33 experts participated in the first round, and 21 in the second. Regarding content validity, after the second round of consultations, 11 of 12 sections and 104 of 113 questions had a CVI ≥ 0.80. The qualitative data analysis led to modifications in the training content for sections and questions that did not achieve the target validity index, in addition to generating seven recommendations to be considered when developing a training. Lastly, reliability was present with a p > 0.05 for nine out of 12 sections. Conclusion: This study validated the training developed to support charge nurses in fulfilling their position by strengthening their competencies. Supporting charge nurses in this manner will have positive impacts, particularly on the quality of care, the safety of users, and the retention rate of nursing staff.
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 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 | 0,111 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».