Nursing students’ learning to involve elderly patients in clinical decision making – The student perspective
Notice bibliographique
Résumé
The increasing number of elderly people in the population triggers a need for more nurses in the eldercare services. Therefore, a need exists to encourage nursing students’ interest in eldercare. International research found both positive and negative attitudes towards eldercare. The challenge is to facilitate students’ learning about and interest in geriatric care. This study aimed to investigate whether listening to older patients’ narratives may facilitate nursing students’ competencies related to and their interest in eldercare. A phenomenological-hermeneutic approach was employed to investigate whether an intervention in which nursing students conduct narrative interviews with older patients may promote their competencies to involve these patients in their own care while concurrently enhancing their interest in eldercare. New knowledge was generated through the interpretation of transcribed narrative interviews with the students conducted before and after the intervention. Four themes emerged: the significance of the narrative for the patient-nurse relation, for involving patients in clinical decision making, for person-centred care and for students’ interest in eldercare. The students valued the impact of the narrative interview. After the interview, they experienced a better patient-nurse relation and they found that it was easier to involve elderly patients in clinical decisions and to provide person-centred care. Students expressed a more positive interest in eldercare. This research addresses geriatric care, as it conveys experiences with the use of narratives to facilitate students' learning about eldercare.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».