Nursing Students' Views on an e-Learning Activity About Health Promotion for Older Adults: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Nurses are graduating ill-prepared to work with older adults across care contexts. The education nursing students receive about older adults often focuses on managing illnesses rather than promoting health. To expand the education that nursing students receive regarding health promotion and older adults, we examined nursing students' perceptions of an e-learning activity on health promotion with older adults. Method: We used a cross-sectional survey design. We included first-year baccalaureate nursing students ( N = 260) at a Canadian university. Students were required to complete the module, but only those who wanted to participate in the study completed the survey ( n = 167; response rate = 64.2%). We used a feedback survey to assess students' perceptions of the e-learning activity using four 5-point, Likert-type items. We also asked one open-ended question to solicit participants' feedback and suggestions for improving the e-learning activity. Descriptive statistics (frequency, mean [ SD ]) were used to summarize participants' perceptions and demographic characteristics. Content analysis was used to explore responses to the open-ended question. Results: Participants reported that the module increased their knowledge about health promotion, as well as their perceptions and confidence in working with older adults. Participants also found the method of instruction interactive and enjoyable. Conclusion: Our e-learning activity on health promotion was perceived by nursing students as helpful in sensitizing them to their role in promoting health among older adults. [ Journal of Gerontological Nursing, 50 (3), 19–24.]
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».