간호사 임상경력관리체계 모형 개발- 상급종합병원 중심 -

조명숙; 조용애; 김경희; 권인각; 김미순; 이정림

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 조명숙 조용애 김경희 권인각 김미순 이정림

저널정보: 병원간호사회 임상간호연구 임상간호연구 제21권 제3호

발행연도: 2015.1

수록면: 277 - 292 (16page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

목적: 이 연구는 우리나라 상급종합병원의 입원병동 간호사를 위한 임상경력관리체계의 모형을 개발하기 위한 연구이다. 연구방법: 이 연구는 2단계로 진행되었는데 첫째 간호역량평가 도구를 개발하였으며, 2단계로 2014년 2월에서 12월에 걸쳐 5개 상급종합병원에서 근무하는 간호사 231명의 간호역량과 자격요건, 전문성 활동을 수간호사 49명에 의해 평가하였다. 대상자는 임상경력과 각 등급의 기대되는 행동특성에 따라 선정되였다. 결과: 간호역량평가도구는 5개 하위영역과 11개 세부역량 및 5개의 행동수준을 가지며, 도구의 신뢰도는 Chronbach’s alpha .853이며 안정성을 확인하였다. 5개 임상등급별 간호역량은 모두 유의한 차이가 있었다. 각 등급별로 간호사의 자격요건과 전문성 활동정도를 고려하여 권장 또는 필수 항목을 선정하였다. 결론: 제안된 임상경력관리체계는 5개 임상등급을 가진다. 각 임상등급은 간호역량의 표준점수와 자격요건, 전문성 활동의 권장 또는 필수 수준을 가진다. 간호역량을 기초로 하여 개발된 임상경력관리체계 모형은 간호사의 역량발전과 우수한 간호사를 보유하기 위한 좋은 도구가 될 것이다.

#임상경력관리체계 #간호역량 #임상등급 #Clinical Ladder System #CLS) #Nursing Competence #Clinical Ladder

참고문헌 (29)

참고문헌 신청

Benner P / 1984 / From novice to expert: Excellence and power in clinical nursing practice / Addison-Wesley Pub : 13 ~ 36

Buchan J / 1999 / Evaluating the benefits of a clinical ladder for nursing staff: an international review / International Journal of Nursing Studies 36 (2) : 137 ~ 144

Chin WW / 1998 / Issues and opinion on structural equation modeling / Management Information Systems Quarterly 22 (1) : 7 ~ 16

David T. Cowan / 2007 / A European survey of general nurses’ self assessment of competence / Nurse Education Today 27 (5) : 452 ~ 458

Fornell C / 1982 / Two structural equation models:LISREL and PLS applied to consumer exit-voice theory / Journal of Marketing Research : 440 ~ 452

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

조명숙

소속기관 병원간호사회

주요연구분야 의약학 > 간호학

논문수 1 이용수 128

조용애

소속기관 (전) 중앙대학교 적십자간호대학

주요연구분야 의약학 > 간호학

논문수 27 이용수 2,713

김경희

소속기관 병원간호사회

주요연구분야 의약학 > 간호학

논문수 13 이용수 1,306

권인각

소속기관 병원간호사회

주요연구분야 의약학 > 간호학

논문수 1 이용수 128

김미순

소속기관 성균관대학교 임상간호대학원

주요연구분야 의약학 > 간호학

논문수 8 이용수 878

이정림

소속기관 병원간호사회

주요연구분야 의약학 > 간호학

논문수 5 이용수 343

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (29)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)