Factors associated with clinical practice competency among nursing and health science students in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical practice competence is affected by different factors in a clinical setting like the skill of the educator, staff–student interaction, and a clear assessment guideline. Effective mentoring and constructive feedback will also influence learning. Poor performance is caused by low competence and improving competency should improve performance. The purpose of this meta-analysis is to assess factors affecting the clinical practice competency of medical and health science students in Ethiopia. Methods: We conducted a related literature search (February up to March 2023) of PubMed and Web of Science databases for studies describing the factors associated with clinical practice competency among medical and health science students in Ethiopia. The quality of studies was independently assessed by the Newcastle–Ottawa quality scale (NOS), which was guided by the PRISMA checklist. The Q test and I2 statistics were used to evaluate the heterogeneity among selected studies. If the heterogeneity was obvious (I2>50%), the random effects model (REM) was used. If the heterogeneity was low (I2≤50%), the fixed effects model (FEM) was used. Results: There were 1613 participants in four (4) investigations. The pooled effect size of clinical practice competency among students in the form of odds ratio (OR) with the presence of a checklist was 3.40 (95% CI 2.50–4.62), p<0.01, I2=0%), with the orientation of objective was 3.84 (95% CI 2.29–6.43), p<0.00001, I2=57%), having confidence during performing the procedure was 2.16 (95% CI 1.17–3.99), p=0.01, I2=53%). The final pooled effect size after trim and fill analysis in the random effect model was found to be 1.27 (95%CI: -0.19, -2.73) for the association between staff encouragement to do practice and clinical practice competency. This indicated that absence of a significant association between staff encouragement to do practice and clinical practice competency among medical and health science students in Ethiopia. Conclusions: The presence of a checklist, the orientation of objective, and students having confidence while performing a procedure are factors associated with clinical practice competency among nursing and health science students in Ethiopia.
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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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».