The “Five Minute Preceptor Model”: Development and evaluation of a training course for preceptors in nursing practical education in Austria: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The “Five Minute Preceptor Model” (5MP) is a teaching method which addresses the training needs of students within clinical placements. Investigation of its applicability for nursing education is equally missing as research on designing effective 5MP trainings for nurse preceptors. Aim of the pilot study was to develop and evaluate a 5 MP training and to assess its impact by measuring the utilization of the 5MP steps by the nurse preceptors.Methods: A quantitative design was used to evaluate the training directly after attendance, using descriptive statistics for data analyzes. The application of the 5MP steps was investigated before and six months after training using Wilcoxon test for statistical analyzes. A significance level of p < .05 was set. Comparative factor analysis was used to examine the 5MP model itself.Results: Participants (N = 92) overall rating of the trainings was high. The higher they rated the trainings the more they would applicate the 5MP in future preceptorship. Newsworthiness of the training was designated high but no difference was found in the application of the 5MP steps prior and after attendance of the training. Comparative factor analysis indicated that the 5MP steps were seen as more important after the training.Conclusions: The results suggest that the training is suitable for teaching nurse preceptors to use the 5MP. Although no significant differences were found in pre- and post-training usage, the comparative factor analysis shows increased knowledge through training attendance. Larger studies are needed to gain deeper insights into the 5MP model.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».