Changing the Impact of Nursing Assistants’ Education in Seniors’ Care: the Living Classroom in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-informed care to support seniors is based on strong knowledge and skills of nursing assistants (NAs). Currently, there are insufficient NAs in the workforce, and new graduates are not always attracted to nursing home (NH) sectors because of limited exposure and lack of confidence. Innovative collaborative approaches are required to prepare NAs to care for seniors. METHODS: A 2009 collaboration between a NH group and a community college resulted in the Living Classroom (LC), a collaborative approach to integrated learning where NA students, college faculty, NH teams, residents, and families engage in a culture of learning. This approach situates the learner within the NH where knowledge, team dynamics, relationships, behaviours, and inter-professional (IP) practice are modelled. RESULTS: As of today, over 300 NA students have successfully completed this program. NA students indicate high satisfaction with the LC and have an increased intention to seek employment in NHs. Faculty, NH teams, residents, and families have increased positive beliefs towards educating students in a NH. CONCLUSION: The LC is an effective learning approach with a positive and high impact learning experience for all. The LC is instrumental in contributing to a capable workforce caring for seniors.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».