GHANAIAN NURSING STUDENTS’ EXPERIENCES IN CARING FOR OLDER ADULTS IN ACUTE CARE SETTINGS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence suggests that nursing students’ experiences in acute care settings may negatively impact their views on caring for older adults, resulting in poor interest and quality of care. However, Ghanaian nursing students’ experiences caring for older adults are unknown. We aimed to explore students’ experiences in caring for older adults to help develop and improve strategies, that promote students’ positive experiences and promote quality of care for older adults. We employed a descriptive qualitative approach and interviewed 17 second and third-year nursing students since they had clinical exposure. Interviews were conducted face-to-face and via telephone from November 2020- December 2020 and lasted 45-60 minutes. Interviews were audio recorded, transcribed, coded, and sorted with Nvivo. Data were analyzed and interpreted, themes were generated using critical thematic analysis and contextual meanings students ascribed to their responses. Two broad themes were generated. 1) experiences in caring for older adults and 2) inadequate staff and resources. Students had challenging experiences caring for older adults who were dependent and unable to manage their activities of daily living. They described caring for older adults as physically and emotionally demanding. They noted that limited staff and resources constrained caring for older adults which frustrated them when providing care. However, they expressed caring for older adults as a positive learning experience as they perceive them as a source of wisdom and blessings. Nurse leaders and administrators can help shape students’ experiences caring for older adults by ensuring adequate staff and resources and supporting students’ clinical learning.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».