The impact of ongoing continuing professional development for nurses in the Republic of Ireland
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to explore and describe the stressors experienced by a group of 70 students who were undertaking a part-time degree in an Irish University. BACKGROUND: Within the literature on stress, part-time nursing students, who are undertaking continuing education programmes, appear to have received little attention. Stress amongst nurses is evident within the nursing literature but little information is available on the specific stressors that affect Registered Nurses who attend further academic study. Furthermore, there is little attention given to comparisons across faculty or between different institutions. METHOD: The authors used quantitative methods to gather a large amount of data on the topic. Data were collected using questionnaires distributed to two groups of students in a classroom setting. RESULTS: The top ranking stressor was 'preparing an assignment for submission'. Nursing students were predominantly exposed to stressors associated with assignment completion/submission and balancing work and family commitments. Differences emerged between the groups with regard to the intensity of perceived stressors in relation to academic portions of the programme and also finance. Nine major factors emerged from factor analysis that may form the basis for future studies in this area. Areas related to lectures, relationships with lecturers and the course process were not identified as stressors. CONCLUSION: The results of this study identified common student stressors across two universities, and confirmed the findings of an initial small exploratory study. The intensity of perceived stress is such that both educators and nurse managers need to be informed of both its magnitude and its possible impact upon clinical practice. In addition, additional student support structures are clearly required within the university setting particularly with regards to writing skills and assignment construction.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».