Exploring Literacy and Perceptions of Genomics Among Undergraduate Nursing Students and Faculty: A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
As the single largest health care profession in Canada, nurses have a remarkable opportunity to shape the implementation of genomic health care, and will need a solid foundation in genetic and genomic knowledge to do so (Calzone et al., 2010; Canadian Institute for Health Information, 2016). In the early 2000s, a dedicated group of nurse leaders provided recommendations for genetic nursing in Canada (Bottorff et al., 2004). Since that time, the literature and guidelines from Canadian nursing organizations suggest that there has been little progress in the implementation of these recommendations. A mixed-methods explanatory sequential design combining a cross-sectional administration of a survey and thematic analysis of focus group discussion was used to answer the following research questions: Quantitative - How do nursing undergraduate students and faculty perform on the Genomic Nursing Concept Inventory (GNCI)? What individual socio-demographic characteristics and previous experiences with genetics are associated with performance on the GNCI? Qualitative - What barriers and facilitators to the addition of genetic and genomic content into undergraduate nursing curricula are identified by nursing undergraduate students and faculty? Mixed Methods - How do the barriers and facilitators associated with the addition of genetic and genomic knowledge into undergraduate nursing curriculum broaden understanding and provide context for the scores on the GNCI? The average percent correct on the GNCI for the 220 participants was 45%, which is comparable to results of sample US students and faculty. Characteristics associated with higher performance on the GNCI included older age, attending site A, not being female, having taken a genetics course, a previous degree, and having a positive attitude towards nurses learning about genetics. A list of barriers and facilitators was developed, along with eight themes (gaps in understanding; complexity; gaps in curriculum; lack of role models; scope; role; application; and relevance) describing the general sense of becoming “stuck” when discussing integration of genetics into the nursing curriculum. Clear implications emerged from the integration of the quantitative results and qualitative findings, which can be used to focus future research and efforts to advance the inclusion of genetic and genomic knowledge in undergraduate nursing curricula in Canada.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».