Facilitation of nursing students' competency acquisition for paediatric pain management in low- and middle-income countries: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To elucidate evidence regarding nurse educators' and preceptors' capacity to facilitate students' learning about paediatric pain management (PPM) in low- and middle-income countries(LMICs).Methods: The five-stage framework by Arksey and O'Malley guided this review. Studies published in English between January 2010 and April 2020 were searched using EBSCO Host/ ScienceDirect, CINAHL, MEDLINE, PUBMED and Scopus. Of 300 papers identified through the search strategy 27 primary research articles were retained: quantitative (n=18), qualitative (n=8) and mixed-methods (n=1).Results: Knowledge deficiency and inappropriate attitudes toward PPM, lack of autonomy in decisionmaking, scarcity of resources and cultural misconception regarding pain in children were hindering the effective PPM in LMICs. Strategies including nursing curricula review, continuous in-service training, access to resources and the leadership support are required to optimise effective PPM and improve students' facilitation for learning about PPM.Conclusion: Further research is required as a body of evidence to support the development of a framework for capacity enhancement of nurse educators and nurse preceptors who facilitate nursing students acquiring competency for PPM in LMICs. Keywords: Pain management education, Children, Scoping review, Low- and middle- income countries
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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 | 0,011 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».