Evaluation of the Clinical Learning Environment in Respiratory Therapy Education: Student Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical facilities are essential components not only of health care delivery systems, but also of health care education programs. The clinical learning environment (CLE) is important in training the future health care workforce. Because respiratory therapy (RT) is a practice-based profession, it is essential to integrate clinical education into RT education. RT education programs face several issues with respect to the need for preparing a proper CLE in various clinical settings. The purpose of this study was to determine the perceptions of RT students on the CLE of clinical facilities affiliated with an RT program at an urban state university and to determine the impact of education level on student perception of the CLE of clinical facilities. METHODS: We used an exploratory research design to evaluate the essential aspects of a CLE in RT education. An adapted Clinical Learning Environment Supervision and Nurse Teacher (CLES+T) evaluation scale was utilized to evaluate 34 RT students' perceptions of clinical facilities in RT education; 32 students participated in the survey, with a response rate of 94.1%. RESULTS: Responses included 2 groups of students: second-year undergraduates (68.8%), in which women accounted for 81% and men 19%, and graduate students (31.2%), in which women accounted for 60% and men 40%. Results obtained from the study indicated that both graduate and undergraduate RT students gave high median scores to the CLE, the supervisory relationship, and the role of clinical instructors. A statistically significant difference was obtained between the graduate and undergraduate students regarding multidimensional learning ( P = .043). We found that the majority of students positively rated the CLE in RT education. CONCLUSIONS: Education level influenced students' perceptions of the CLE of clinical facilities. Overall, respiratory therapy students rated their CLE experiences as positive and they were satisfied with the clinical instructor and team model.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».