Insights from Nursing Students about Factors Affecting and Strategies Supporting their Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Nursing students experience high stress and mental health issues. It is essential to pay adequate attention to students’ mental health so they are trained to deliver quality patient care in complex settings. In order to provide a healthy environment to student nurses, it is essential that nursing students’ voices are heard. This study aims to explore nursing students’ perceptions about factors that influence their mental health and understand strategies that support mental health during nursing education. Methods: The study used an exploratory descriptive qualitative design to achieve the objective. Purposive sampling was used to recruit nursing students from a university representing undergraduate and graduate nursing programs. Data were collected using four focus group discussions. All discussions were audio recorded and transcribed. Coding was generated by the research team to drive key themes and sub themes. Results: The 28 participants identified teachers’ attitude, university environment and family responsibilities as key factors influencing their mental health. They also recommended several strategies for nursing institutions to promote students’ mental health during training. Conclusion: Nursing students are the future of healthcare systems. It is important that their mental health is given priority during nursing training. Promoting mental health would help nursing institutions create environments that foster health and well-being of students. These findings may also be useful for promoting mental health of students in other healthcare disciplines.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».