Rural-Focused Nursing Education: A Summative Evaluation of RNs’ Experiences of the Rural Nursing Certificate Program
Notice bibliographique
Résumé
Nurses working in rural and remote communities perform multi-dimensional and complex roles. They require education opportunities that support them in providing the best healthcare possible to rural populations. However, the location and content of existing education programs often make them inaccessible and unsuitable to the context of rural nursing practice. In order to address this gap, the Rural Nursing Certificate Program (RNCP) was implemented and evaluated as a pilot project between 2007 and 2010. The RNCP is a provincial program that delivers practice-driven curriculum via e-learning modes and practical experiences to Registered Nurses (RNs) in rural communities throughout British Columbia, Canada. This paper reports on the summative evaluation of the program with respect to learning outcomes. It addresses the following research question: In what ways has the implementation of this practice-driven model of nursing education influenced nursing practice? Participants gave concrete and compelling examples of how RNs’ levels of confidence and competence rose as a result of their education, and evidence obtained from both nurses and their managers indicated that RNs improved their practice, increased their knowledge, and developed important skills around research and evidence, effective communication, and teamwork. In addition to raising their levels of competence and confidence, participants reported that their engagement in the RNCP expanded their opportunities and increased their overall job satisfaction. RNs also experienced some challenges while in the RNCP, the most significant being time-management and workload. We conclude that these learning outcomes bode well for supporting recruitment and retention efforts, and may contribute to improving patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».