Predictors of Academic and Clinical Stress Among Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Nursing students experience significant academic and clinical stress due to challenging coursework, assessments, and educational demands, as well as the pressures associated with gaining practical healthcare experience. These challenges can lead to anxiety, fear of making errors, and concerns about patient well-being, ultimately impacting students' mental health and their preparation for a nursing career. Objective: assesses the predictors of academic and clinical stress among nursing students. Method: A cross-sectional study design was used with a convenience sample of 113 nursing students. The study team conducted the study at the Faculty of Applied Medical Science, Nursing Department at Prince Sattam bin Abdulaziz University. The researchers used three instruments for data collection and asked all nurse students to complete the online questionnaires, which utilized perceived clinical settings and academic stress. Results: The mean age of the studied nursing students was 21.2 years old. The study observed students had moderate perceived stress levels furthermore, the total levels of the academic stress domain's mean and standard deviation in students were 90.5 ± 32. Also, a significant relationship between perceived stress and clinical setting hours per week in nursing students, and hospital clinical setting type in nursing students. There was a correlation between academic stress and the ages of students. Students' academic stress was statistically significantly correlated with their educational level. Conclusion: Academic and clinical stress significantly impacts nursing students; the most common reasons that increase stress are fear of making mistakes and harming the patient. Recommendation: Accordingly, the study advocates for developing educational strategies and a structured course curriculum before student nurses are sent to clinical areas to enhance their capabilities and reduce academic and clinical stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».