Understanding student preceptorship across healthcare disciplines: The experience of preceptors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical preceptorships can help ease the transition of novice nurses into practice in the clinical setting and are considered an essential component of nursing education. Unfortunately, current challenges are hindering the effectiveness of preceptorships. These include a shortage of experienced nurse preceptors willing to take on this role, limited educational opportunities and supportive practices for preceptors, and unsupportive clinical learning environments. While much research has explored the perceptions and experiences of clinical nurse preceptees and preceptors, less attention has focused on multidisciplinary preceptorship models and the similarities and differences among them. AIM: The aim of this study was to explore multidisciplinary student preceptorship models from the experience and perceptions of clinical preceptors. METHODOLOGY: This research project used a qualitative, phenomenological approach to explore multidisciplinary student preceptorship models. METHODS: Data collection took place at a hospital in British Columbia and included preceptors from multiple disciplines. The multidisciplinary departments included in this study were nursing, physiotherapy, respiratory therapy, medical imaging, and dieticians. One participant from each multidisciplinary department was selected, resulting in a purposeful sample of five preceptors. Data were collected through a pre-questionnaire designed to gather background information about participants' experience as preceptors followed by individual in-person interviews. RESULTS: All participants shared the importance of maintaining 1:1 ratios between preceptors and student preceptees during preceptorship placements. However, the duration of these preceptorship placements varied across disciplines. Staffing shortages across healthcare disciplines posed significant challenges to sustaining 1:1 ratios and hindered a preceptors' ability to attend preceptorship educational workshops. CONCLUSION: The findings of this study can be shared and applied across disciplines to enhance student preceptorship models and retain the future generation of healthcare professionals.
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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 | 0,019 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».