MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385514921 · doi:10.1111/inr.12868

Trainee nursing associates in England: A multisite qualitative study of higher education institution perspectives

2023· article· en· W4385514921 sur OpenAlexfundno aff
Steve Robertson, Rachel King, Bethany Taylor, Sara Laker, Emily Wood, Michaela Senek, Angela Tod, Tony Ryan

Notice bibliographique

RevueInternational Nursing Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRéseau de cancérologie Rossy
Mots-clésThematic analysisWorkforceNursingNurse educationGovernment (linguistics)Nursing shortageQualitative researchPsychologyMedical educationPolitical sciencePedagogySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To explore the experiences of university employees on the development and implementation of the nursing associate programme. BACKGROUND: As part of wider policy initiatives to address workforce shortages, provide progression for healthcare assistants and offer alternative routes into nursing, England recently introduced the nursing associate level of practice. Little research has yet considered university perspectives on this new programme. METHODS: An exploratory qualitative study reported following COREQ criteria. Twenty-seven university staff working with trainee nursing associates in five universities across England were recruited. Data, collected via semi-structured interviews from June to September 2021, were analysed through a combined framework and thematic analysis. RESULTS: Three themes developed: 'Centrality of partnerships' considered partnerships between employers and universities and changing power dynamics. 'Adapting for support' included responding to new requirements and changing pedagogical approaches. 'Negotiating identity' highlighted the university's role in advocacy and helping trainees develop a student identity. CONCLUSIONS: Nursing associate training in England has changed the dynamics between universities and healthcare employers, shifting learners' identity more to 'employee' rather than 'student'. Universities have adapted to support trainees in meeting academic and professional standards whilst also meeting employer expectations. While challenges remain, the ability of nurse educators to make adjustments, alongside their commitment to quality educational delivery, is helping establish this new training programme and thereby meet government policy initiatives. IMPLICATIONS FOR NURSING POLICY: The international movement of apprenticeship models in universities has the potential to change the status of the learner in nursing educational contexts. National policies that encourage this model should ensure that the implications and challenges this change of status brings to learners, employers and education institutions are fully considered prior to their implementation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Nursing ReviewMême sujetNursing education and managementTravaux en français237 207