Leveraging Clinical Preceptorship to Enhance Nursing Students’ Readiness in Digital Health
Notice bibliographique
Résumé
As technology continues to advance rapidly and digitalization becomes more prevalent in health care, the nursing profession must also adapt to these changes. The integration of informatics in nursing education and practice should serve as a catalyst for shaping future nursing leaders who can drive innovation, influence policy, and contribute to the advancement of health care. During the final stage of their undergraduate education, nursing students would have gained substantive knowledge and have been exposed to different digital health technologies and medical devices used in the delivery of clinical care. However, their ability to assimilate this knowledge and make sense of how nursing informatics and digital health relate to their practice roles may not be as readily visible to them. Nursing preceptors can play a vital role in assisting students discover the potential of technology in health care and nursing practice. Yet, despite the significance of clinical learning experiences and the important role nursing preceptors play in the development of nursing students, there is limited discussion in the literature with respect to their role in relation to digital health readiness among nursing students. The purpose of this discussion paper is to illuminate the importance of nursing informatics as a foundational knowledge base for Canadian nurses and argue the need for advancing clinical nursing education, particularly preceptorship experiences, as a potential pathway for enhancing nursing students’ readiness in digital health and to facilitate their transition into the registered nurse role in digitally enabled work environments.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».