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Enregistrement W2183395498 · doi:10.1186/s12912-015-0118-2

Registered Nurse to Bachelor of Science in Nursing: nesting a fast-track to traditional generic program, teachings from nursing education in Burkina Faso

2015· article· en· W2183395498 sur OpenAlexaff
Idrissa Beogo, Chieh‐Yu Liu, Colile P. Dlamini, Marie‐Pierre Gagnon

Notice bibliographique

RevueBMC Nursing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingNursing researchNurse educationMedicineBachelorTest (biology)Descriptive statisticsMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nursing education has evolved over time to fit societies' increasing care needs. Innovations in nursing education draw thorny debates on potential jeopardy in the quality, safety, and efficacy of nurse graduates. Accelerated nursing education programs have been among landmark strategic changes to address the persistent bedside nurse shortage. Despite the dearth of empirical studies in sub-Saharan Africa (SSA), the National School of Public Health of Burkina Faso has developed a State Diploma Nursing (SDN) fast-track program. With innovative features, the program is nested into the traditional SDN program. This study investigates preliminary outcomes of the implemented policy using the initial cohort that went through the program. Comparison of the traditional generic program and the fast-track one is drawn to inform nursing education policy. METHODS: The study was conducted in the three campuses delivering the SDN program. Data collected from a representative sample included 255 students from the 2006-2009 cohort, after concluding the program. Surveyed students were assessed according to the program entry status. Outcomes were measured using students' academic performance. Besides descriptive analysis, bivariate t-test, F-test, and multivariate ordinary least square regression (OLSR) were employed to determine the comparative pattern between the traditional generic and the newly nested fast-track program. Students' varied statuses (private pre-registration, state pre-registration, private post-registration, and state post-registration) were kept to better outline the findings trend. RESULTS: A fifth (19.6 %) of surveyed students were enrolled in the fast-track stream from which, one third (33.7 %) consisted of post-registered students. Fast-track students comparatively achieved the best academic performance (mean: 73.68/100, SD: 5.52). Multivariate OLSR confirmed that fast-track students performed better (β: 5.559, p < 0.001), and further informed differences between campuses. Students entry status also displayed significant differences, yet the academic performance of post-registered students from traditional generic versus fast-track was similar (p = 0.409). CONCLUSION: Findings suggest that fast-track program students performed better than the ones from the traditional generic program. The uniqueness and success of this mixed nursing program experience sheds light for nursing educators engaged in policy making. The study results can serve as a crucial foundation for policymakers to alleviate the nurse shortage in SSA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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