Impact of Continuing Education on Nurse Satisfaction and Confidence – Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study investigated the impact of continuing education on nurse satisfaction and confidence, aiming to provide recommendations for healthcare organizations to enhance nurse support and retention through educational programs. Objective: This research study aimed to understand if continuing education increases job satisfaction and confidence. Method: A quality improvement research study was conducted for approximately 2.5 weeks and included 10 registered nurses. An anonymous 10-question survey was distributed via SurveyMonkey among registered nurses over 18 of varying expertise levels within a healthcare organization in urban Ontario, Canada, to gather feedback on satisfaction, confidence, and retention. Data Analysis: Microsoft Excel Data Analysis program and SurveyMonkey Analysis programs were used for data analysis to quantify responses. Results: Nurses with 2-5 years of experience, 5-10 years of experience, and greater than 10 years of experience reported at a rate of 90% that continuing education influences job satisfaction and clinical confidence while 10% of nurses surveyed reported that continued education influenced only clinical confidence. 80% of the nurses surveyed revealed they were satisfied (20%) or very satisfied (60%) within their current workplace. Conclusion: The survey was able to identify that 90% of nurses reported that continuing education impacted their job satisfaction and clinical confidence, only 10% reported that continuing education impacted their clinical confidence only. 80% of all surveyed nurses were satisfied or very satisfied with their current workplace and 70% plan to continue their employment with their current employer. Thus, nurses who reported continuing education impacted their job satisfaction and/or confidence, also suggest that a lack of continuing education heavily contributed to their intent to stay in their current workplace.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».