Addressing Workplace Bullying Among Undergraduate Nursing Students Using an Online Educational Tool
Notice bibliographique
Résumé
Background: Workplace bullying among nurses is a prevalent and serious problem in health care with detrimental physical, psychological, and organizational consequences. Nursing students and novice nurses are more likely to encounter incidents of workplace bullying in their clinical settings. Although workplace bullying is one of the largest challenges that the nursing profession faces today, there is a scarcity of intervention research aimed at educating nursing students on effective responses to bullying. Purpose: To evaluate the effectiveness of an online educational tool in improving self-efficacy and intent to intervene related to bullying. Methods: The design was quasi-experimental, using a one-group pre-test/post-test approach. A convenience sampling technique was used. A total of 41 undergraduate nursing students from two baccalaureate nursing programs located in Western Canada completed a demographic questionnaire and the self-efficacy to respond to disruptive behaviours scale with an additional item about intent to intervene. A paired sample t-test was used for normally distributed data, and the Wilcoxon signed-rank test was used for data with non-normal distribution. Results: Both outcome measures (self-efficacy and intent to intervene) had significant pre- and post-intervention differences except for one measure of self-efficacy. Conclusion: This study adds to current nursing knowledge by developing and evaluating an evidence-based online educational tool to prepare nursing students in identifying and managing bullying in health care settings.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».