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Enregistrement W4416925399 · doi:10.1371/journal.pone.0334404

An explanatory sequential mixed method study of nursing students’ self-efficacy in caring for older adults in Ghana

2025· article· en· W4416925399 sur OpenAlexaff
Diana Abudu-Birresborn, Martine Puts, Lynn McCleary, Charlene H. Chu, Vida Nyagre Yakong, Lisa Cranley

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontological nursingLeverage (statistics)MEDLINENurse educationNursing practiceNursing homes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is considerable evidence indicating that nursing students demonstrate inadequate knowledge and negative attitudes toward working with older adults. This suggests nursing student's unpreparedness to provide care for the expanding older adult population. Feelings of unpreparedness can negatively impact their motivation and confidence. However, limited evidence exists about how nursing students' knowledge and attitudes influence their self-efficacy in caring for older adults. Knowing this can help to identify gaps and opportunities to facilitate nursing students' confidence in caring for older adults in acute care settings. AIM: To examine nursing students' knowledge, attitudes, and self-efficacy and how these variables impact nursing student self-efficacy in caring for older adults in acute care settings in Ghana. METHODS: We employed explanatory sequential mixed method approach. In Phase I, we used a cross-sectional design and collected quantitative data about students' knowledge, attitudes, and self-efficacy. Data were collected from 170 second and third-year nursing students between December 2019--March 2020. We analyzed the data using descriptive and multiple-variable linear regression. Survey results informed the selection of students for Phase II based on their scores. In Phase II, 17 nursing students were purposively selected for semi-structured interviews between November and December 2020. Interviews were transcribed and analyzed using thematic analysis. Both results were integrated and presented. RESULTS: Students' mean age was 21 years (SD = 3.73). Just over half were female (54%). The majority had lived with/were currently living with older adults (83.0%). Many had low knowledge scores (71%) and a majority had positive attitudes (91%) and high self-efficacy scores (97%). Nursing students' ages and attitudes were significantly positively associated with their self-efficacy. There was no significant association between students' gerontology knowledge and self-efficacy. Qualitative findings showed that low knowledge scores were due to limited attention to gerontology education in the curriculum and heavy course load. Sociocultural norms in caring for older adults influenced students' positive attitudes. This facilitated students' interactions with older adults and increased their confidence. Higher self-efficacy scores were associated with the impact of the general nursing program, students' perceived familiarity with the needs of older adults and routine procedural knowledge. Younger students perceived that their age and competencies were questioned by older adults, impacting their self-efficacy. Both datasets converged at integration. CONCLUSION: It is imperative to enhance students' knowledge and leverage their self-efficacy to advance gerontological nursing education and practice in Ghana.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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