Barriers and facilitators of the effectiveness of the clinical pedagogical supervision of nursing and obstetric students in sub-Saharan Africa: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Education in nursing and obstetrics combines theoretical learning with clinical experience. Thus, the internship organization and the supervision of a trainee require the cooperation of different partners in educational and health institutions that receive the trainees. This systematic review aimed to identify factors that facilitate or hinder the effectiveness of clinical educational supervision of nursing and obstetrics students.Methods: Three electronic databases (PubMeb, CINAHL and ERIC) were searched. Two independent reviewers selected eligible publications based on inclusion and exclusion criteria. Qualitative, quantitative or mixed studies conducted in Sub-Saharan Africa and published between January 2011 and December 2020 were included.Results: The study revealed that while there are some strengths (facilitators), clinical pedagogical supervision presents mostly weaknesses (barriers) at the structural and procedural levels. Of the 65 factors studied, all nine studies were unanimous that 54 were barriers and 3 were facilitators. In addition, eight factors were cited as both barriers and facilitators.Conclusions: Clinical pedagogical supervision of nursing and midwifery students in sub-Saharan Africa faces major challenges of diverse origins that may undermine its effectiveness. It would be appropriate at the country level to analyze the barriers inherent in this supervision's structure and process and improve them.
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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 | 0,015 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».