Mixed methods systematic review exploring mentorship outcomes in nursing academia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this study was to report on a mixed methods systematic review that critically examines the evidence for mentorship in nursing academia. BACKGROUND: Nursing education institutions globally have issued calls for mentorship. There is emerging evidence to support the value of mentorship in other disciplines, but the extant state of the evidence in nursing academia is not known. A comprehensive review of the evidence is required. DESIGN: A mixed methods systematic review. DATA SOURCES: Five databases (MEDLINE, CINAHL, EMBASE, ERIC, PsycINFO) were searched using an a priori search strategy from inception to 2 November 2015 to identify quantitative, qualitative and mixed methods studies. Grey literature searches were also conducted in electronic databases (ProQuest Dissertations and Theses, Index to Theses) and mentorship conference proceedings and by hand searching the reference lists of eligible studies. REVIEW METHODS: Study quality was assessed prior to inclusion using standardized critical appraisal instruments from the Joanna Briggs Institute. A convergent qualitative synthesis design was used where results from qualitative, quantitative and mixed methods studies were transformed into qualitative findings. Mentorship outcomes were mapped to a theory-informed framework. RESULTS: Thirty-four studies were included in this review, from the 3001 records initially retrieved. In general, mentorship had a positive impact on behavioural, career, attitudinal, relational and motivational outcomes; however, the methodological quality of studies was weak. CONCLUSION: This review can inform the objectives of mentorship interventions and contribute to a more rigorous approach to studies that assess mentorship outcomes.
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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 | 0,076 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».