The Effects of Mental Health First Aid Preparation on Nursing Student Self-Efficacy in Their Response to Mental Health Issues
Notice bibliographique
Résumé
Background: Past studies show a high prevalence of nursing students experience depressive symptoms at varying levels of severity. Teaching nursing students early in their studies how to recognize these symptoms in themselves, their peers, or clients, and how to take appropriate action, may promote better outcomes. Studies in Australia and England have found that mental health first aid (MHFA) increases nursing students’ self-confidence when supporting those experiencing mental health crises. Limited Canadian studies regarding MHFA training exist. Purpose: To examine the effect of MHFA training on the self-efficacy of nursing students to deliver mental health first aid in a clinical setting and among peers. Methods: Participants for this study included 22 volunteer first- or second-year students from a 3-year accelerated Canadian Baccalaureate nursing program. Each volunteer answered three demographic questions and ranked their confidence level on a 100-point scale to perform five situation-specific MHFA actions for each of two scenarios (peer and clinical). Questionnaires were completed by participants before and after attending a 2-day, 14-hour training course on MHFA. Results: Paired t-tests performed on each questionnaire item revealed significant increases in confidence levels to perform situation-specific mental health first aid actions for each scenario from pre- to post-training. Cronbach’s alpha results show acceptable internal reliability for the five-item questionnaires (pre- and post-test for each scenario). Conclusion: Mental health first aid training appears to improve the self-efficacy of nursing students to deliver MHFA actions to clients and peers experiencing mental health crises.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».