‘There is no justice in nursing school’: A qualitative analysis of nursing students' experiences of discrimination shared on Reddit
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore nursing students' experiences of stigma and discrimination within nursing programmes as shared on Reddit, and how other Reddit users offer support and guidance. DESIGN: Qualitative interpretive description. METHODS: Through a critical social theory lens, this study draws on students' posts from three nursing subreddits: r/studentnurse, r/nursingstudent and r/nursing. Data were collected from March 2013 to March 2023. Reflexive thematic analysis was conducted to generate broad themes of nursing students' experiences of stigma and discrimination, and how other Reddit users offered support and guidance. RESULTS: A total of 43 posts with 1412 associated comments were included in this analysis, which generated three predominant themes of nursing students' experiences. Nursing students faced stigma and discrimination across contexts, including from peers, nurses and other healthcare providers working in clinical practicum sites, and patients. Nursing students' posts described navigating the impacts and consequences of such experiences, including on well-being, and programme and career success. In contexts where students were often alone in their experiences of stigma and discrimination within their programmes and with few identified supports, Reddit users sought support and community through Reddit. While many comments offered validation and support, challenges of this social media platform included conflicting advice and unhelpful, judgmental messages. CONCLUSIONS: Despite widely articulated social justice commitments in the profession, nursing students continue to experience stigma and discrimination across contexts within their nursing programmes. IMPLICATIONS FOR PROFESSION: Nurses and nurse educators have a responsibility to acknowledge and make visible such experiences, and take direct action to prevent and remediate stigma and discrimination within nursing education. IMPACT: This research contributes to the growing empirical evidence that nursing students' experience stigma and discrimination within nursing programmes and the healthcare system. REPORTING METHOD: Adherence to COREQ guidelines was maintained. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: No patient or public contribution.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».