Mapping of validated competence scales for nurses and male nurses: a scope review
Bibliographic record
Abstract
Este estudo teve por objetivo mapear na literatura mundial as escalas validadas para mensurar a competência de enfermeiras e enfermeiros. Foi realizada Revisão de Escopo, segundo a metodologia do Instituto Joana Briggs – JBI, e de acordo com as etapas propostas no Preferred Reporting Items for Systematic re-views and Meta-Analyses extension for Scoping Re-views (PRISMA-ScR) Checklist. A estratégia de busca completa foi realizada nas seguintes bases: BVS, PubMed, CINAHL, Cochrane, Scopus, Web of Science, Psycinfo, Embase, Science Direct, JBI, Theses Canada, DART-E, BDTD, CAPES, CIBERTESYS e RCAAP. Não houve restrição de idioma, ano de publicação ou origem. A seleção dos artigos e a extração de dados foram realizadas por dois revisores de forma independente. Foram incluídos artigos originais ou de revisão de literatura que explorassem escalas validadas pela psicometria para mensurar a competência unidimensional e/ou multidimensional de enfermeiros e enfermeiros. Como resultado foram identificados 4.175 artigos e 269 teses nas bases citadas. Após a leitura fez-se a exclusão dos estudos duplicados e os não pertinentes, restando amostra de 93 artigos com escalas validadas e nenhuma tese. As escalas foram então classificadas considerando os processos de trabalho do enfermeiro. Assim, identificaram-se 7 (7,52%) escalas na área da gestão, 11 (11,82%) no ensino e 75 (80,64%) na assistência. Não foram identificadas para a pesquisa e participação política. A maior parte (69=74,19%) foram referentes a escalas originais construídas e apenas 24 (25,80%) foram adaptações transculturais de escalas já existentes. Quanto à validação das escalas, 90 (96,77%) possuíam evidências de validade e confiabilidade como resultado final da validação psicométrica. As escalas variaram entre 11 até 120 itens / subitens. Em relação ao idioma original da escala, 75 estavam no idioma inglês, 10 em coreano, 4 em português, 3 em japonês e 1 em espanhol. Concluiu-se, que a maior parte das escalas identificadas estavam no idioma inglês, foram publicados na Coréia (14=15,05%), eram originais e diziam respeito à aspectos da assistência. Os instrumentos estavam estruturados nas mais distintas formas, com uma variação grande de itens a serem avaliados. Também foram variados os tipos de análise empregados na verificação das evidências de validade e confiabilidade, o que demonstra que não há possibilidade de um consenso visto que cada instrumento demanda seus próprios testes analíticos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.056 | 0.251 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.034 | 0.030 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".