A scoping review of clinical skill development of preregistration registered nurses in Australia and five other English‐speaking countries
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this scoping review is to synthesise current evidence around the clinical skill development of preregistration registered nurses (RNs) in Australia, United Kingdom (UK), Ireland, United States (US), Canada and New Zealand, to inform nurse education, policy and clinical practice. BACKGROUND: Nursing is a practical profession, and registered nurses require specific skills, knowledge and attributes in order to care for patients safely. The context for health care delivery is shifting, and the education of nurses must adapt to effectively equip the registered nurse of the future. DESIGN: A scoping review was conducted of clinical skill development in preregistration nurses. CINAHL Plus, MEDLINE, Health Source (Nursing/Academic edition) and Scopus were searched. Included studies were primary Australian studies and international literature reviews, which focussed on preregistration nursing education. Papers were written in the English language and focussed on clinical skill development. Results were synthesised narratively. The review is reported here in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analyses Scoping Review extension (PRISMA-ScR) guidelines. RESULTS: One hundred fifty-five Australia studies and 89 international reviews were included in the review. Six key themes were identified, namely clinical skills, approaches to teaching and learning, interprofessional education, assessment of learning, clinical placement and simulation. CONCLUSION: There is substantial variation in strategies and programmes to facilitate clinical skill development both within Australia and internationally, indicating a genuine shift away from traditional didactic pedagogy. New graduate registered nurses were expected to be "work-ready," albeit at a novice level, when they enter the workplace. Future research should consider measures of impact on actual clinical practice and focus on developing work-ready graduates for the range of clinical settings in which they may practice. Educators, policymakers and educational institutions can use these findings to inform curriculum developments to ensure that clinical skill development is evidence-based.
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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 | 0,032 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».