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Enregistrement W4386530542 · doi:10.11124/jbies-23-00192

Experiences of baccalaureate nursing students in preceptorship during the COVID-19 pandemic: a systematic review protocol

2023· review· en· W4386530542 sur OpenAlexaff
Denise Thomas, Michelle Su, Madelayne Walter, Bernadette Zakher

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of VictoriaLangara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLWorkforceCritical appraisalPandemicNursingMEDLINEMedicineLicensureMedical educationPracticumGrey literatureNurse educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyAlternative medicinePolitical sciencePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this review is to appraise and synthesize current evidence of the clinical experiences of baccalaureate nursing students in preceptorship during the COVID-19 pandemic. INTRODUCTION: Nursing education programs support quality clinical practice learning experiences, which are essential for preparing students for both the current and future workforce. The COVID-19 pandemic has drastically changed the health care system and, previous estimates of the global shortage of nurses have now almost doubled. Understanding nursing students' clinical experiences during the pandemic can assist with identifying the needs of the future workforce. Nursing students complete the final practicum, also known as the last clinical, internship, or preceptorship, before they are eligible to apply for licensure. This review seeks to explore these pre-transitional, unprecedented preceptorship experiences during COVID-19 to better understand how to prepare pre-licensure nurses for the altered workforce. INCLUSION CRITERIA: This review will include qualitative studies that address the clinical experiences of undergraduate nursing students in preceptorship during the COVID-19 pandemic from 2020 until the present. METHODS: The databases to be searched will include CINAHL, MEDLINE, ERIC, Google Scholar, and Embase. Reference lists of included studies will be reviewed to identify additional studies. Gray literature will be searched for via ProQuest Dissertations and Theses, Google, and GreyNet International. Unpublished studies will be searched for on websites, including those of national associations of nursing. Study selection, critical appraisal, data extraction, and data synthesis will be performed independently by 2 reviewers. The findings will be collated using meta-aggregation to produce comprehensive synthesized findings and a ConQual Summary of Findings. REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42022328303.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
grokaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
opusaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,370 · 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

Étiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.

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

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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