Competency Framework Development for Genomics Nurse Educators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As genomics becomes increasingly integral to health care, enhancing nurse educators' competence in teaching genomics is vital for sustaining nursing's role in precision health. PROBLEM: Many nurses lack confidence in applying genomics in practice, highlighting the need for improved genomics nursing education. APPROACH: The International Society for Nurses in Genetics convened a steering committee to develop a competency framework defining the role of Genomics Nurse Educators. We applied the Six-Step Model for Competency Framework Development in Healthcare Professions, drawing on targeted literature review and international stakeholder input to draft the framework. OUTCOMES: The resulting framework includes 3 domains and 7 competency areas defining the knowledge, expertise, and leadership required for Genomics Nurse Educators. CONCLUSIONS: The framework advances genomic nursing education globally, transitioning it from an emerging to an evolving specialty; provides a structured pathway for faculty development, supports integration of genomics into curricula, and promotes education of genomics-informed nurses.
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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 | 0,061 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».