Registered Nurse Program
Das hart umkämpfte RN-Programm der Schule ist eines der angesehensten Coeducational Diploma-Programme in New Jersey, das es fast jedem Schüler ermöglicht, unmittelbar nach seinem Abschluss einen Job zu bekommen. Die Studierenden absolvieren den Studiengang in einem zweijährigen Tagesprogramm, Danach sind sie bereit, als Praktiker in akuten, mittleren, langfristigen und ambulanten Gesundheitseinrichtungen zu arbeiten.,
Absolventen dieses Bildungsprogramms sind berechtigt, eine Lizenz als registrierte Krankenschwestern zu beantragen und als Praktiker in strukturierten akuten, mittleren, langfristigen und ambulanten Gesundheitseinrichtungen zu arbeiten. Ihr Praxisumfang konzentriert sich auf die direkte Patientenversorgung und wird durch die Rollen des Patientenlehrers, des direkten Versorgers, des Patientenanwalts, des Koordinators/Managers der Patientenversorgung und des Mitglieds innerhalb des Pflegeberufes definiert.,
Durch die Kooperationsvereinbarung mit der Saint Peter ’s University in Jersey City bietet die School of Nursing den Studierenden des RN-Programms die Möglichkeit, zusätzlich zum Grundlehrplan einen Associate of Applied Science (AAS) – Abschluss in Gesundheitswissenschaften von der Saint Peter‘ s University zu erwerben.
Akkreditiert von
Das Heilige Name Medical Center Schwester Claire Tynan School of Nursing-Registered Nurse Program wird akkreditiert von:
New Jersey Board of Nursing
P. O. Box 45010
Newark, NJ 07101
973-504-6430
www.njconsumeraffairs.,gov
Der Heilige Name Medical Center Schwester Claire Tynan School of Nursing-Practical Nurse Program wird genehmigt von:
New Jersey Board of Nursing
P. O., Box 45010
Newark, NJ 07101
973-504-6430
Genehmigt
New Jersey Department of Education Bundes-Öffentliches Recht 550 und 634
Mitglied
- Verband der Diplom-Schulen der Beruflichen Krankenpflege in New Jersey
- Die Nationale Liga für Krankenpflege
- Nationale Koalition der Krankenhaus-Assoziierten Schulen und Colleges der Krankenpflege
- International Nursing Association for Clinical Simulation and Learning