Curriculum, Theory, and Practice: Exploring Nurses’ and Nursing Students’ Knowledge of and Attitudes towards Caring for the Older Adults in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caring for older adults is among the most challenging issue of public health and social care systems in modern societies. By enhancing the nursing curriculum, nursing students will be qualified to provide gerontology care, and they will be acknowledging and working to eliminate ageism from the health care system. PURPOSE: This study explores nurses' and nursing students' knowledge and attitudes in caring for older adults and addresses the factors contributing to nurses' perspectives. It also examines the nursing curriculum's contributions to nurses' knowledge and attitudes and provides suggestions aimed at reconfiguring the nursing curriculum for comprehensive gerontology nursing care. METHODS: A mixed-method research design was utilized, and quantitative and qualitative data were collected from 90 nurses and nursing students through an online questionnaire. Data were analyzed via SPSS and NVivo 12 software programs. RESULTS: The results revealed that most nurses possess neutral attitudes toward caring for older patients, and their knowledge ranged from average to above-average levels. Statistical analysis revealed no statistically significant difference between gender and nurses' attitudes or between gender and knowledge. Similarly, there was no statistically significant difference between work status and nurses' attitudes. Results showed a statistically significant positive correlation between nurses' attitudes and knowledge level. This study demonstrated the positive impact of the Canadian nursing curriculum on nurses' knowledge and attitudes. CONCLUSION: The current study recommends providing gerontology nursing courses as a mandatory separate course in nursing education to enhance nursing students' knowledge and skills for high-quality gerontology nursing care.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».