Cross-National Competency Alignment Framework for Global Nursing Practice Integration
Notice bibliographique
Résumé
Globalization and increased nurse mobility have heightened the demand for standardized competencies across national boundaries to ensure safe, effective, and equitable nursing care. However, variations in educational curricula, clinical standards, and regulatory frameworks often hinder seamless integration of nursing professionals into foreign healthcare systems. This study introduces a Cross-National Competency Alignment Framework (CNCAF) aimed at harmonizing nursing competencies to facilitate global nursing practice integration. The framework was developed through a systematic review of international nursing competency models, including those from the International Council of Nurses (ICN), American Nurses Association (ANA), and the European Federation of Nurses Associations (EFN). Key domains were identified and mapped against national standards from five countries with high nurse migration rates. Stakeholder consultations were conducted with 40 nursing educators, regulators, and practitioners across the United States, Canada, the United Kingdom, Nigeria, and the Philippines. The CNCAF comprises five core competency clusters: clinical proficiency, ethical and legal practice, cultural and linguistic adaptability, interprofessional collaboration, and technology-enabled care. Findings indicate that alignment gaps were most pronounced in digital health literacy and culturally sensitive communication. Participants emphasized the need for global competency benchmarking, mutual recognition agreements, and preparatory transition programs to support international nurse integration. Pilot testing of the CNCAF in two transnational nursing exchange programs demonstrated improved readiness, reduced onboarding time, and enhanced interprofessional communication among migrant nurses. The framework also provided a foundation for joint curriculum development and international accreditation discussions. This study concludes that the CNCAF offers a strategic tool for aligning diverse nursing standards, enhancing workforce flexibility, and addressing global health workforce shortages. Policymakers and nurse leaders are encouraged to adopt and refine the framework to support equitable mobility and professional growth in global nursing practice.
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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 | 0,020 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».