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Enregistrement W2115920441 · doi:10.5480/1536-5026-34.4.268

The Effects of Clinical Placement on Students' Confidence in Their Mental Health Nursing Competencies

2013· article· en· W2115920441 sur OpenAlexaff
Charlotte A. Ross, Karamjit Mahal, Yves Chinnapen, Ruhina Rana

Notice bibliographique

RevueNursing Education Perspectives · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingMental health nursingMental healthPsychologyMedicineMEDLINEMedical educationNurse educationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns have been expressed about the ability of nov- ice nurses to provide competent mental health care (Tognazinni, Davis, Kean, Osborne, & Wong, 2008; Wyn- aden, Orb, McGowan, & Downie, 2000). This study eval- uated and compared the effects of a clinical placement on the confidence of baccalaureate nursing students in their mental health competencies. The study explored two re- search questions: 1) Does completing a clinical mental health course affect students' confidence in their mental health nursing competencies? 2) Do the confidence levels of students whose clinical courses take place in commu- nity settings differ from those whose clinical courses take place in acute in-patient units?BackgroundThe existing literature shows that certain variables may positively influence undergraduate baccalaureate nursing students' acquisition of mental health nursing competen- cies; specifically, the inclusion of a mental health theory course (Bairan & Farnsworth, 1989; Happell, 2009) and a clinical mental health course (Happell, 2008a, 2008b; Happell, Robins & Gough, 2008a, 2008b). A number of researchers have found that the clinical mental health course was optimally situated in a community setting (Happell, 2008c; McAllister, 2007; Wynaden et al., 2000), whereas one source found that hospital in-patient settings yielded better learning outcomes (Henderson, Happell, & Martin, 2007).MethodsampLe anD instRumentA voluntary convenience sample was obtained that con- sisted of undergraduate BSN students, with 20 situated in the in-patient hospital unit and 14 in community clinical settings. Pre- and posttest questionnaires were adminis- tered. The Mental Health Nursing Clinical Confidence Scale (Bell, Horsfall, & Goodin, 1998), a recognized instrument with well-established validity, was utilized. This instrument consists of a series of self-report questions, rated on a seven-point Likert scale, that evaluate the stu- dents' confidence in specific mental health care nursing competencies. Consent was obtained from all participants, and the project obtained formal approval from the partici- pating institution's research ethics board.Data AnalysisThe data were analyzed using SPSS (Version 14.0), with a generalized linear model (GLM) repeated measures analy- sis to control for type 1 error. The confidence scores were totaled to obtain each participant's total score for the pre- test and for the posttest. These values were used to analyze the data. The statistical analysis was conducted at a 95 percent confidence level with a p-value ResultsA Mauchly's test of sphericity was W = 1, which was great- er than a normal distribution of 0.05, so sphericity was as- sumed. The repeated measures analysis of the within-sub- jects variable showed a significant difference for tests (F = 18.599, p The results of this study provided support to two con- clusions: 1) Students' confidence in their mental health nursing competencies improved following their clini- cal mental health placement, supporting the findings of previous studies and underscoring the importance of including a clinical mental health course in undergrad- uate nursing programs. 2) The specific type of clinical placement (community versus in-patient) was not shown to have a significant effect on confidence levels, contra- dicting previous data.Discussion/Recommendations for ResearchUnforeseen implications arose that were not addressed in the existing literature. …

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,489 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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