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Enregistrement W6940644539 · doi:10.7939/r3-hc5t-8m64

Baccalaureate Nursing Education Related to Aging and the Care of Older People: A Scoping Review

2024· dissertation· en· W6940644539 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Nurse educationContent analysisGerontological nursingPacePopulationQuality (philosophy)MEDLINEDescriptive statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although educators are working to improve gerontological content in baccalaureate nursing programs to keep pace with changing population demographics, it is unclear what types of education are occurring. The most recent scoping review conducted in 2015 by Koskinen et al. found that most studies related to gerontological content in nursing programs were of moderate quality and there were gaps in what was reported. The authors found that most research focused on students’ attitudes toward older people, and none tested e-learning and online solutions. Aim: The aim of this scoping review was to map baccalaureate nursing education research related to aging and the care of older people. Method: A search was conducted in 6 databases, resulting in 1465 unique articles published between 2013 and 2023. Standardized criteria were used to screen the records, and 65 articles met all inclusion criteria. The inclusion criteria were baccalaureate nursing education studies, published in English between January 2013 to June 2023. Data were extracted on year, country, characteristics of interventions, methodological approach, evaluation methods, analysis, and types of outcomes. Since Koskinen et al. (2015) suggested the poor to moderate quality of reported research, the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) was used to assess each article’s quality in this review. Two types of analysis were applied – descriptive frequencies and directed content analysis. Results: 16 countries were represented, with most studies from the USA (45%) followed by Canada (12%), Spain (9%) and Australia (8%). 33 were quantitative studies, 20 were qualitative, and 13 utilized mixed methods. Included articles focused on delivery of gerontological content, and delivery methods such as simulation, asynchronous online learning modules, and clinical placements. Various standardized tools were utilized to measure quantitative outcomes, with the most common being Kogan’s Attitudes toward Old People Scale, Jefferson Scale of Empathy, and Facts of Aging Quiz. Participants’ attitude, knowledge, and skill were measured. 45 articles measured attitude, 41 measured knowledge and 21 measured skills. 35 articles measured different combinations of all three. Conclusion: This review found improvement in the overall quality of reporting in studies, compared to Koskinen et al. (2015) findings. Although many studies focused on student nurses’ attitudes toward older people, the numbers of studies examining knowledge and skill have increased. There is heterogeneity in tools used to evaluate quantitative outcomes. Notably, there is an increase in use of e-learning solutions, and simulation, as well as proliferation of clinical placements, mostly in gerontological community settings. Future research should include systematic reviews to assess the impact of individual educational initiatives.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0280,024
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2024
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