《Scandinavian Journal of Caring Sciences》：Clinical Nurse Specialists' Journey From Novice to Expert—A Systematic Mixed-Method Review
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目的与目标
该混合方法综述旨在整合有关临床护理专科护士（Clinical Nurse Specialist, CNS）专长如何从新手发展至专家，以及如何支持这一进程的研究证据。
方法学设计与依据
该综述依据系统评价和Meta分析优先报告项目（Prefer
目的与目标
该混合方法综述旨在整合有关临床护理专科护士（Clinical Nurse Specialist, CNS）专长如何从新手发展至专家，以及如何支持这一进程的研究证据。
方法学设计与依据
该综述依据系统评价和Meta分析优先报告项目（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, PRISMA）开展，并已在PROSPERO注册。研究采用混合方法（mixed-methods）路径，以整合定性与定量数据，并增强研究结果的稳健性。
研究方法
研究人员于2024年9月在CINAHL、PubMed和Scopus中进行了文献检索。研究筛选与质量评价采用乔安娜布里格斯研究所（Joanna Briggs Institute, JBI）批判性评价工具完成。综合分析基于定性与定量研究，并以Benner“从新手到专家”（From Novice to Expert）模型作为理论框架。
伦理问题与审批
本研究无需伦理审批。
结局指标
主要结局为专长发展的阶段以及支持其进阶的因素。
结果
共有11篇文章纳入综述。成为临床护理专科护士（CNS）需要具备基础护理学位、临床经验以及高等教育学位。根据研究结果，专长发展可分为三个阶段：新手、胜任者和专家；其发展受到组织、导师、同事及多专业协作的支持。在积累经验的同时持续接受继续教育，是继续迈向专业专长的关键条件。
研究局限性
研究筛选过程可能引入选择偏倚，进而导致相关文献遗漏。此外，关于其他干预措施（如服务发展）的相关文章被排除在外；然而，这些研究原本可能为专长发展提供更多见解。
结论
本综述表明，临床护理专科护士（CNS）专长从新手发展为专家，需要教育、临床经验以及持续性的专业支持。强化组织结构与协作能够改善患者照护，同时仍需进一步研究支持策略与胜任力内容。
1 Introduction
本文围绕临床护理专科护士（Clinical Nurse Specialist, CNS）专长发展的机制与支持路径展开。引言首先界定了CNS的专业属性：其基于高级专门化专长开展卫生保健服务，尤其适用于复杂及脆弱患者或人群。CNS不仅承担高级临床护理职责，还需具备科研、发展及服务系统管理能力，以推动循证知识（evidence-based knowledge）的实施、循证实践（evidence-based practice）的采纳以及服务流程标准化。文章指出，现有研究已较充分地阐明了CNS的角色、资格要求与核心胜任力，也已发展出用于识别相关胜任力的工具与清单，但不同国家之间CNS角色存在明显差异。
在理论铺垫上，本文强调CNS在进入新岗位时通常处于“新手”状态，随着角色适应、责任扩展及实践积累，其专长逐步发展。作者指出，胜任力发展是专长形成的核心基础，且这一过程贯穿职业教育与整个职业生涯。工作场所学习（work-integrated learning）有助于整合理论与实践，促进能力提升，并加强不同卫生专业之间的经验交换。文章还指出，持续专业发展与工作满意度提升有关，个人动机、临床经验及自我能动性对迈向卓越实践具有关键影响。
此外，引言将CNS专长发展置于卫生系统改进和可持续发展目标（Sustainable Development Goals, SDG）背景下加以讨论。作者认为，研究与创新有助于提升医疗产品、服务质量及效率，而卫生劳动力转型要求卫生工作者的技能与人群健康需求更好匹配。充分利用护理人员专长能够改善医疗组织运行，并提高患者照护质量。基于此，文章提出研究空白：既往研究虽已关注CNS角色定义与职责，但对于CNS专长如何发展以及如何获得有效支持，仍缺乏系统性证据总结。因此，研究以Benner“从新手到专家”模型为理论框架，旨在回答CNS专长如何发展，以及卫生组织与教育机构如何支持这一发展过程。
2 Methods
2.1 Design
本研究采用系统性混合方法综述设计，旨在综合有关CNS从新手发展至专家的研究证据。方法上遵循乔安娜布里格斯研究所（Joanna Briggs Institute, JBI）混合方法系统综述指南，以及系统评价和Meta分析优先报告项目（PRISMA）规范，并已在PROSPERO登记。该设计有助于在单一综述中整合不同研究范式所产生的证据，提高结论的全面性与解释力。
2.2 Search Methods
检索策略由研究团队与信息专家协作制定，并应用于CINAHL、PubMed和Scopus数据库。初次检索于2021年12月27日完成，后于2024年9月6日更新。研究采用PICo框架界定研究对象、关注现象与研究情境，其中研究对象为CNS及CNS学生，关注现象为依据Benner模型划分的专长发展阶段，研究情境为卫生保健领域。检索式围绕“clinical nurse specialist”与expertise、novice、competent、expert、develop等术语构建。纳入范围限定为2012年至2024年间以英文或芬兰文发表的同行评议定性与定量研究。
2.3 Study Screening and Data Extraction
文献筛选聚焦于CNS角色中的专长发展，并以Benner模型作为概念框架。纳入对象包括具有硕士学位的CNS，以及处于进入该角色准备阶段的学生。与专长发展无直接关联的研究，如仅关注角色描述、行政职能或其他高级护理角色的研究被排除，同时系统综述、会议摘要及非同行评议文献亦未纳入。检索共获得779篇文献，去重后由两名研究者独立进行题名摘要筛选和全文审查。最终纳入11篇研究。数据提取涵盖作者、年份、国家、研究目的、样本、方法及主要结果，并使用独立提取表保存原始研究信息，以支持后续综合分析。
2.4 Quality Appraisal
纳入研究的方法学质量采用JBI批判性评价清单进行评估，并根据不同研究设计选择相应工具。质量评价由两名研究者独立完成，在结果比较后通过讨论达成一致，必要时再与其他研究团队成员协商。总体而言，纳入研究质量从中等到较好不等，均达到预设纳入标准。研究同时使用Cohen's kappa评估筛选一致性：题名与摘要筛选的一致性较高，全文筛选一致性为中等，显示研究筛选过程具有可接受的可靠性。
2.5 Data Synthesis
数据综合以Benner“从新手到专家”模型为主要参照框架，尤其服务于第一个研究问题，即CNS专长如何发展。作者原计划依据Benner提出的五阶段——新手、初学进阶者、胜任者、熟练者和专家——组织证据，但在实际综合过程中，也保留了不完全符合该模型阶段划分的资料。研究采用汇聚整合式（convergent integrated approach）混合方法综合路径，将定量结果转化为文字性描述，再与定性证据共同形成类别、主题与整合性发现。这一过程强调整合透明性与概念清晰性，以尽可能降低解释偏倚。
3 Results
3.1 Characteristics of Included Studies
纳入的11篇研究发表于2013年至2024年，来源国家包括美国、爱尔兰、加拿大、约旦和西班牙。研究对象包括已获得硕士教育背景的CNS，以及部分CNS学生。整体上，这些研究从不同国家和临床情境出发，对CNS专长发展、角色实践、支持机制和能力形成进行了描述，为跨研究整合提供了多元证据基础。
3.2 Development of Clinical Nurse Specialists' Expertise From Novice to Expert
结果显示，成为CNS需满足若干前提条件，包括护理学学士学位、基础注册护士实践后的临床经验，以及从事高级护理实践所需的硕士层级教育。除学历与经验外，适宜的职业态度、奉献精神、沟通能力、社会技能及其他个人特质，也是承担高级岗位的重要基础。
在专长阶段方面，综合结果并未完全支持Benner五阶段模型，而是归纳出三个更清晰的层级：新手、胜任者和专家。新手阶段的CNS通常具有改善直接患者照护的内在动机，并以此推动高级护理实践技能的发展。即使注册护士在某一临床专科领域已具备较高经验水平，在完成硕士培养、正式进入CNS岗位后，仍会以“新手CNS”的身份重新开始角色发展。学生同样被视为新手，其进步在培养阶段即开始评估。硕士教育为其提供专门化知识、独立工作能力及建立协作关系的能力，而导师支持对于其角色转衔具有积极影响。
胜任者阶段表现为知识与经验的增加，以及更高程度的专业自主性。处于该阶段的CNS能够主动采取行动，例如利用既有经验与人脉、应对角色误解、参与持续专业发展、拓展专业联系，并在缺乏完善支持结构时以较强独立性完成工作。这一阶段的特点在于实践者已不再完全依赖外部“安全网”，而能够较稳定地协调角色要求与情境挑战。
专家阶段则体现为更强的自我能动性（self-agency）、责任承担、对护理实践的拥有感、对他人的影响力，以及通过反思保持自我觉察。达到该阶段的CNS已经具备支持患者治疗评估与高级决策的知识和技能，能够在复杂实践环境中体现较高层次的专业判断与作用发挥。
3.3 Supporting the Development of Clinical Nurse Specialists' Expertise
研究显示，CNS专长发展依赖多层面的支持系统。首先，人际与团队支持尤为关键，包括同事、导师、医师及其他多专业团队成员的支持。专业网络在促进经验分享、角色比较和实践确认方面具有重要意义。其次，进一步教育与继续教育是促进专长持续发展的重要条件，而循证数据来源则为临床判断和角色深化提供知识支撑。
在日常实践层面，反馈获取、将失败视为学习机会、以及使用特定工具均有助于能力发展。文中提到的工具包括用于角色活动识别和工作内容追踪的工具，以及支持学生沟通能力、处方能力或其他高级实践能力培养的教育性工具。自我反思在专业自我管理中同样占据重要位置；研究指出，自我控制与项目成功、专业表现密切相关。较高年龄及更丰富注册护士经历，可能增强CNS聚焦护理实践的能力，并与更长的CNS任职年限、机构任职时间及硕士教育积累相关。
组织层面的支持同样被反复强调。医疗机构通过提供结构支持、角色明确化、研究能力发展机会及临床反思空间，可以促进CNS专长成长。数字化（digitalization）也被认为是支持专长发展的因素之一，尤其体现在沟通、学习和实践支持方式的扩展上。与此同时，研究也识别出阻碍专长发展的因素，如时间管理困难、任务优先级冲突及资源管理压力。因此，合理的工作安排与任务优先化策略构成支持专长发展的现实条件。
3.4 Summary of the Results
结果总结表明，CNS专长发展体现为一个持续演进过程，其核心路径可归纳为新手、胜任者和专家三个阶段。专长获得不仅依赖高级教育与临床经验，也受到个人素质影响。在早期阶段，导师支持和基础能力建构尤为重要；在胜任阶段，知识积累与经验增长推动独立性提高；在专家阶段，自我管理、反思及专业表现成为突出特征。贯穿全过程的关键支持因素包括组织支持、导师制度、同事协作、继续学习、反馈机制及工具使用，而时间与资源约束则构成主要挑战。
4 Discussion
讨论部分进一步解释了上述发现的意义。作者认为，Benner模型作为理论框架适用于理解CNS情境下的专长发展，但实际证据更支持三阶段结构而非五阶段结构。这种阶段合并现象可能与CNS角色的特殊性、其既有教育背景以及丰富的临床经验有关。也就是说，注册护士在进入CNS岗位前已积累较高水平的临床基础，因此“新手”与“初学进阶者”、“熟练者”与“专家”之间的界限在该群体中不易清晰区分。
文章进一步指出，CNS岗位要求临床经验与护理学士后的学术进阶，这与国际及国家层面对CNS角色的定义一致。角色清晰度、岗位描述质量及与社会变迁相一致的胜任力要求，是影响CNS留任和角色发挥的重要因素。不同国家虽在核心胜任力分类上存在表述差异，但均围绕直接患者照护、系统领导、护理实践发展和研究评价等维度展开，显示该角色具有跨国共通的专业目标。
关于支持机制，讨论强调：虽然Benner模型本身并不区分支持类型，但本综述表明支持在CNS发展中至关重要。尤其在角色转衔初期，导师制、组织支持和多专业合作能够有效缓解新岗位挑战，并促进安全、循证、高质量照护的实现。支持不仅应覆盖个人层面，也应延伸至组织层面，包括培训投入、招聘策略及职业发展通道建设。
本文还讨论了评估与发展工具的意义。CNS专长的评估始于培养阶段，因此需先界定所要求的核心胜任力。文中提及若干用于指导定向培训、能力验证及角色进阶监测的工具，说明CNS专长发展并非完全依赖经验自然累积，而需要结构化评估与培养机制支持。
此外，作者指出，数字化与技术发展为CNS专长培养和实践支持提供了新的可能性，包括远程指导、移动设备支持、虚拟服务管理以及开放式创新环境建设。未来CNS教育应更加重视数字平台与技术解决方案应用能力，使培养模式能够回应实际工作环境变化。
4.1 Study Limitations and Strengths
研究局限主要包括文献筛选可能存在选择偏倚，特别是在题名与摘要阶段可能遗漏相关研究；同时，一些聚焦服务发展等其他干预的研究未被纳入，因而可能限制对专长发展全貌的理解。数据库检索截至2024年9月，之后发表的新研究未被覆盖；语言限制也可能导致部分非英文或非芬兰文文献被排除。尽管如此，本文优势在于采用系统化流程、研究者间协商一致的筛选方式、基于JBI与PRISMA的规范实施，以及使用适切的理论模型组织证据，从而增强了综述的可信度与方法学严谨性。
5 Conclusions
结论指出，CNS从新手迈向专家的过程起始于注册护士规划临床职业发展并继续深造之时。实现专长需要临床经验、硕士层级教育及持续专业发展，同时离不开导师支持、雇主参与和持续学习环境，其中护理管理者具有关键促进作用。教育机构与医疗组织之间的协作、支持性政策以及明确的职业发展路径，对于CNS专长成长至关重要。专长发展最终将通过提升照护质量、连续性与有效性而改善患者结局。作者同时指出，未来仍需进一步研究CNS及管理者视角、组织支持策略以及面向未来卫生需求所需的胜任力。
