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Enregistrement W2946412960 · doi:10.5430/jnep.v9n9p1

Undergraduate nursing students’ perceptions of integrating evidence into practice in a psychiatric-mental health nursing clinical course

2019· article· en· W2946412960 sur OpenAlexvenueno aff
Nadia Ali Muhammad Ali Charania, Paula L. Ross‐Durow, Barbara‐Jean Sullivan, Laura A. Dansel

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricMental healthNursingEvidence-based practicePerceptionMedical educationNurse educationPsychologyMedicineClinical PracticeHealth careProfessional developmentPedagogyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faculty in a baccalaureate nursing program recognized the need to make intentional efforts to assist nursing students in integrating evidence-based knowledge in their clinical learning. This paper aims to describe ways in which evidence-based practice (EBP) was incorporated into Psychiatric-Mental Health Clinical Course (P-MHCC) assignments, and summarize students’ perceptions about their use of evidence in their clinical practice. Content analysis was performed on 64 student essays. Four themes were identified following analyses of students’ written self-reflections: clinical assignments created opportunities to incorporate EBP, assignments promoted exploration of resources and fostered development of a professional self-concept, use of evidence in mental health nursing, and students’ views on future use of EBP and barriers. Clinical assignments and educational experiences were influential in students’ utilization of EBP. Students agreed on the value of EBP in their development as nurses and as being necessary to provide the best care to patients. Three future recommendations were proposed. First, faculty facilitating clinical courses must integrate EBP as a consistent component across all clinical assignments and employ specific rubrics to help students recognize the importance of evidence in clinical practice. Second, faculty must be proactive to explore and address students’ barriers to integration of EBP in a P-MHCC. Finally, clinical faculty should consider the use of EBP in clinical assignments as one of the strategies to promote students’ professional self-concept. Future research should include systematically exploring and testing the teaching strategies used by nursing faculty at all levels of the baccalaureate program to determine their effectiveness in improving baccalaureate-nursing students’ knowledge and skills.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,431 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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