Nurses’ and nurse educators’ experiences of a Pediatric Nursing Continuing Professional Development program in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In 2016, a Pediatric Nursing Continuing Professional Development (PNCPD) program was created and implemented in Kigali, Rwanda, through the Training, Support, and Access Model (TSAM) for Maternal, Newborn, and Child Health (MNCH). This partnership project between Canada and Rwanda provided pediatric nursing education to forty-one Rwandan nurses and nurse educators in 2018 and 2019. The objective of this research study was to explore the experiences of nurses and nurse educators applying pediatric knowledge and skills to academic and clinical settings after participating in the PNCPD program. METHODS: This study was situated within an interpretive descriptive perspective to explore the ways in which knowledge gained during the PNCPD program in Rwanda was applied by nurses and nurse educators in their nursing practice, both academically and clinically. Data was collected through individual interviews. Inductive content analysis was used for data analysis. RESULTS: The analysis of the interviews resulted in the emergence of five themes: Transformations in Pediatric Nursing Practice, Knowledge Sharing, Relationship-Based Nursing, Barriers and Facilitators to Knowledge Implementation, and Scaling-up PNCPD within the Health System. CONCLUSIONS: The results of this study have the potential to inform positive changes to child health care in Rwanda, including scaling up pediatric nursing education to other areas of the healthcare system.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».