Modification of Nursing Education for Upgrading Nurses' Participation: A Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The product of the educational nursing programs in Iran is training nurses who less have professional apprehension and commitment for participating in professional decisions. Whereas nurses especially those in high academic levels are expected to more involve in professional issues. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore Iranian nurse leaders' experiences of making educational nursing policy with emphasizes on enhancement of nurses' participation in professional decisions. METHODS: We used a qualitative design with thematic analysis approach for data gathering and data analysis. Using purposive sampling we selected 17 experienced nurses in education and making educational nursing policies. Data gathered by open deep semi-structured face to face interviews. We followed six steps of Braun and Clarke for data analysis. RESULTS: In order to enhance nurses' participation in professional decisions they need to be well educated and trained to participate in community and meet community needs. The three main themes that evolved from analysis included opportunities available for training undergraduate students, challenges for PhD nurses and general deficiencies in nursing education. The second theme includes three sub-themes; namely, the PhD curriculum, PhD nurses' attitudes and PhD nurses' performance. CONCLUSIONS: We need for revising and directing nursing education toward service learning, community based need programs such as diabetes and driving accidents and also totally application of present educational opportunities. The specialization of nursing and the establishment of specialized nursing associations, the emphasis on teaching the science of care and reinforcing the sense of appreciation of pioneers of nursing in Iran are among the directions offered in the present study.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».