A Multi‐Method Study of the Geriatric Learning Needs of Acute Care Hospital Nurses in Ontario, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Older people are at risk of experiencing functional decline and related complications during hospitalization. In countries with projected increases in age demographics, preventing these adverse consequences is a priority. Because most Canadian nurses have received little geriatrics content in their basic education, understanding their learning needs is fundamental to preparing them to respond to this priority. This two-phased multi-method study identified the geriatrics learning needs and strategies to address the learning needs of acute care registered nurses (RNs) and registered practical nurses (RPNs) in the province of Ontario, Canada. In Phase I, a survey that included a geriatric nursing knowledge scale was completed by a random sample of 2005 Ontario RNs and RPNs. Average scores on the geriatric nursing knowledge scale were in the "neither good nor bad" range, with RNs demonstrating slightly higher scores than RPNs. In Phase II, 33 RN and 24 RPN survey respondents participated in 13 focus group interviews to help confirm and expand survey findings. In thematic analysis, three major themes were identified that were the same in RNs and RPNs: (a) geriatric nursing is generally regarded as simple and custodial, (b) older people's care is more complex than is generally appreciated, and (c) in the current context, older people's care is best learned experientially and in brief on-site educational sessions. Healthcare providers, policy-makers, and educators can use the findings to develop educational initiatives to prepare RNs and RPNs to respond to the needs of an aging hospital population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle