Educating registered nursing and healthcare assistant students in community-based supportive care of older adults: A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Collaborative education that prepares nursing and healthcare assistant students in supportive care for older adults living at home with advanced chronic illness is an important innovation to prepare the nursing workforce to meet the needs of this growing population. OBJECTIVES: To explore whether a collaborative educational intervention could develop registered nursing and healthcare assistant students' capabilities in supportive care while enhancing care of clients with advanced chronic illness in the community. DESIGN: Mixed method study design. SETTING: A rural college in Canada. PARTICIPANTS: Twenty-one registered nursing and 21 healthcare assistant students completed the collaborative workshop. Eight registered nursing students and 13 healthcare assistant students completed an innovative clinical experience with fifteen clients living with advanced chronic illness. METHODS: Pre and post-test measures of self-perceived competence and knowledge in supportive care were collected at three time points. Semi-structured interviews were conducted to evaluate the innovative clinical placement. RESULTS: Application of Friedman's test indicated statistically significant changes on all self-perceived competence scores for RN and HCA students with two exceptions: the ethical and legal as well as personal and professional issues domains for HCA students. Application of Friedman's test to self-perceived knowledge scores showed statistically significant changes in all but one domain (interprofessional collaboration and communication) for RN students and all but three domains for HCA students (spiritual needs, ethical and legal issues, and inter-professional collaboration and communication). Not all gains were sustained until T-3. The innovative community placement was evaluated positively by clients and students. CONCLUSIONS: Collaborative education for nursing and healthcare assistant students can enhance self-perceived knowledge and competence in supportive care of adults with advanced chronic illness. An innovative clinical experience can maximize reciprocal learning while providing nursing services to a population that is not receiving home-based care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».