The Association Between new Nurses’ Gerontological Education, Personal Attitudes Toward Older Adults, and Intentions to Work in Gerontological Care Settings in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The older adult population in Canada is increasing, and many will require care within an acute geriatric unit (AGU) or long-term care facility (LTCF). However, the nursing workforce is not growing at the same pace as the population is aging. New graduate nurses may be able to fill this gap; therefore, it is important to understand their intentions of working in gerontological care settings (i.e., AGU or LTCF). AIM: To examine if nursing education and personal attitudes toward older adults influence newly registered nurses'(RNs) intentions to work in a gerontological care setting. METHOD: Nurses (n= 1,103) who registered with the College of Nurses of Ontario for the first time in 2018 were invited to complete a questionnaire. RESULTS: The majority of participants (n = 181) reported a positive attitude toward older adults. However, only 14% reported an intention to work in a gerontological care setting. Participants who completed multiple geriatric focused clinical placements were more likely to report an intention to work in these settings. CONCLUSION: This study provides some information regarding the attitudes and intentions of newly RNs toward a career in gerontological care settings. Further research is needed to understand nurses' intentions regarding working in AGUs or LTCFs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».