Factors Affecting Clinical Learning of Undergraduate Nursing Students in Azad Jammu and Kashmir
Notice bibliographique
Résumé
Nursing education encompasses both theoretical knowledge and clinical education, equipping nursing students for their future roles and enabling them to transition from dependency to independent practice. Thus, clinical education is considered integral and irreplaceable in training nursing professionals, allowing them to attain various educational objectives, including enhanced communication skills and critical thinking. Objectives: To identify factors affecting the clinical learning of undergraduate nursing students in Azad Jammu and Kashmir. Methods: This quantitative descriptive cross-sectional design study collected data through a census sampling technique from 286 undergraduate nursing students. Inclusion criteria focused on students who attend at least one complete course of clinical rotation; students who were on leave or not willing were excluded from the study. Data was collected by using structured questionnaires, and analysis was made by using SPSS 26 version. Results: The findings revealed the challenges, such as inadequate supervision (42.7%), time constraints for nursing staff (82.2%), and student hesitation due to fear of errors (75.9%). Factors include hospital collaboration (71%), educator support (74.7%), and patient reluctance (71.7%). Correlation analysis links these factors to demographics, including supervision type and study year. Conclusions: The study findings concluded that clinical learning in nursing students is influenced by supportive environments, clear objectives, and adequate preparation, while barriers like poor supervision, discrimination, and lack of resources. These factors must be addressed through improved educator-student ratios, better training, and collaboration with clinical staff.
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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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».