Proposing a policy framework for nursing education for fostering compassion in nursing students: A critical review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To propose a policy framework for nursing education to foster compassion in nursing students. DESIGN: A critical review. DATA SOURCES: Literature was searched in CINAHL, PubMed, Science Direct and Google Scholar and sources published from January 2008 - April 2018 were reviewed. REVIEW METHODS: We screened abstracts and full-texts using specific inclusion criteria, developed summary tables for data extraction and synthesized data logically to develop the framework. RESULTS: Twenty-nine sources were reviewed. Recognizing, accepting, and alleviating patients' suffering are direct indicators of compassionate care. Three policy directions were identified: ensure the nursing curriculum has an appropriate balance of teaching-learning strategies that target learning in the affective domain, directly promote the use of reflection and the development of reflective thinking in students as an approach to enhance excellence in clinical practice and integrate information and assess students' understanding and expression of compassion throughout the nursing curriculum. CONCLUSION: Compassion is expressed when nurses authentically work to understand patients' suffering and become sensitive to their experiences. Future research should focus on developing strategies that align with the affective domain and use reflection to optimize nursing students' experiential learning. IMPACT: Policies are needed for cultivating a compassionate care culture and for fostering students' compassion, but no guidelines exist for nursing institutions. Targeting the affective learning domain, facilitating reflection, and integrating compassionate care indicators in clinical learning experiences can be useful. Therefore, nursing institutions can use these findings to integrate and measure compassionate care in clinical and educational curricula to foster students' compassion.
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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 | 0,361 | 0,387 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,022 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».