Embedding cultural safety in nursing education: A scoping review of strategies and approaches
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Post-secondary institutions can no longer ignore calls to action. Nursing programs are responsible for addressing racism and discrimination by integrating cultural safety into baccalaureate nursing curricula. This scoping review of peer-reviewed literature will reveal how cultural safety is integrated into nursing education across North American post-secondary institutions. MATERIALS AND METHODS: 57 records met the criteria for this scoping review between the dates of January 2016 to July 2024. The database search was conducted from November 7, 2021, to November 9, 2021, and then updated on September 17, 2024, to include articles up to and including July 2024, yielding 3444 total search results (1448 from Medline; 1996 from CINAHL). Results were manually screened, and duplicates found were removed. RESULTS: The articles were analyzed thematically to identify strategies for integrating cultural safety into undergraduate nursing education. Four main themes were identified: experiential, theoretical, analytical, and multimodal learning. CONCLUSION: This scoping review highlights nurse educators' role in fostering cultural safety and the importance of considering multiple strategies in curricular development. Strategies include practice experiences, simulations, storytelling, and case-based learning. To provide safe nursing care, education must be inclusive and responsive to people of all races, genders, abilities, and sexual orientations. By applying the concept of cultural safety to nursing education, students are required to acknowledge bias and address issues of power, colonialism, racism, and discrimination that exist in healthcare. These findings provide a foundation for future, more focused research. Further studies could expand on this work by evaluating the effectiveness of specific pedagogical strategies and exploring ways to better support nurse educators in promoting culturally safe learning environments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».