Caring competencies of baccalaureate nursing students of samar state university
Notice bibliographique
Résumé
Background: Caring is a core nursing value and a desirable attribute in nursing students. This study was conducted to investigate and determine student nurses’ caring competencies as perceived by patients. Furthermore, it proposed a caring intervention guide which could be used to build and enhance student’s caring behaviors that can be adapted to clinical situations. Method s: This investigation primarily employed a descriptive research design to determine the caring competencies of Level IV students of Samar State University as perceived by the patients. A non-probability purposive sampling was utilized in this study. A total of 174 patients who were admitted in the different units of the hospital were taken as respondents. To examine the caring competencies of nursing students, the investigator utilized the modified Cronin and Harrison’s Caring Behavior Assessment Tool. This tool is a 63-item questionnaire that uses a 5-point Likert scale and is based on Watson’s ten Carative Factors and is designed to capture patients’ perceptions of nurses’ caring behaviors. Results: Results showed that “Know how to give shots, IVs, etc”, “Kind and considerate”, “Help me feel good about myself”, and “Give me treatments and medications on time”, were the highest ranked caring behaviors of student nurses. The subscale “human needs assistance” was rated as highest by patient respondents. The results generated the caring intervention guide that would assist nurse educators to improve students’ caring practices. Conclusion: Findings give high regards to Jean Watson’s assumptions that caring is demonstrated by using actions based on theoretical knowledge that help patient to achieve health while maintaining respect, self-worth and autonomy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».