Nationwide use, challenges, facilitators, and impact of preceptors in prelicensure clinical nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Preceptor-facilitated clinical nursing education prevalence information is dated. Information is most often limited to regional baccalaureate programs and provides sparse evidence of its education-related outcomes. The purpose of this study is to describe the nationwide use, structures, facilitators, and challenges of using preceptors in prelicensure clinical education; compare its use by program characteristics; and explore its impact on education-related outcomes.Methods: In this cross-sectional comparative study, prelicensure programs in randomly selected jurisdictions in all four regions of the US were identified and official pass rates obtained. Program administrators completed an online questionnaire about preceptor use, incentives used, challenges, facilitators, and perceived impact on program capacity.Results: Preceptors were used in 73% of the 366 responding programs. Prevalence rates ranged from 25% to 87% by program type and from 64% to 86% by region. Programs’ NCLEX-RN® pass rates and perceived impact on program capacity did not differ by use of preceptors. Most respondents indicated there was no impact although one-fifth perceived moderate to high impact. The top five challenges and facilitators to preceptor use were identified. Programs used a variety of preceptor incentives, ranging from 62% using informal recognition to 7% providing some type of financial compensation.Conclusions: Most programs use preceptors with differences by program type and region. Designating resources to enhance preceptor orientation and preceptor-student-faculty communications may be useful, as well as identifying the challenges and facilitators. While a variety of preceptor incentives are available, few offer direct monetary compensation. Regional preceptor incentive data provide useful benchmarks. With high rates of use in some sectors and yet no demonstrable influence on pass rates, closer scrutiny of the quality of preceptor-facilitated educational experiences and associated outcomes are warranted.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».