Educating psychiatric mental health didactic and clinical nursing students on mindfulness activities utilizing the calm mobile application
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: Stress can develop when an individual becomes overwhelmed with appointed tasks and nursing students are not exempt from this reaction when experiencing academic pressure. Nursing students can learn appropriate ways to decrease stress through coping strategies. The study aimed to educate nursing students about the coping strategy mindfulness through the utilization of the Calm mobile application (Calm), decreasing stress, and increasing the awareness and utilization of mindfulness.Methods: The purpose of the Quality Improvement (QI) project was to educate nursing students on mindfulness as a coping strategy through supplemental resource videos and the usage of Calm. Students completed a pre-/post-survey modeled after the Mindful Attention Awareness Scale with an addition of three qualitative questions.Results: At the start of the project, 99% of students practiced mindfulness through Calm, 0-15 minutes a week while at the end of the project, 46% of students practiced mindfulness through Calm, 15-60 minutes a week. Pre-project implementation, 19% of students agreed that Calm is useful in the practice of mindfulness while post-project implementation, 44% of students agreed that Calm is useful. A Paired t-test was conducted regarding mindfulness awareness and showed 95% confidence with a pre-mean of 3.2 and a post-mean of 3.6. A difference of 0.4 between both pre-post-means resulting in a significant increase after intervention.Conclusions: The QI project was successful in increasing the awareness and utilization of mindfulness and in educating nursing students about the coping strategy mindfulness which can decrease stress.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».