The Perceived Educational Needs of Primary Healthcare Nurses Providing Mental Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Mental healthcare in Canada is a pressing concern, with primary healthcare (PHC) serving as a key setting for addressing these needs. PHC nurses, often the first point of contact for patients, play a critical role in delivering community-based mental healthcare. However, their specific role and educational needs remain understudied. Using Interpretive Description, this study explored the perceived education needs of five nurses working in a Calgary Primary Care Network (PCN). Interviews were transcribed and thematically analyzed using NVivo, revealing four key themes: Mental Health Experience, Role of PHC Nurse, Impact of Mental Health Education, and Organizational Facilitators and Barriers. Findings showed that participants had limited formal mental health education prior to working at the PCN and preferred interactive learning (e.g., shadowing, mentorship, case studies) over online modules. Mental health education improved their confidence and preparedness in delivering care. Participants also highlighted their dual role in managing both chronic diseases and mental health concerns, though their scope of practice varied across Calgary PCNs. Key implications include tailoring education to PHC nurses’ roles, emphasizing interactive education, integrating mental health training into nursing curricula, and clarifying PHC nurses’ scope of practice system wide. Future research should evaluate mental health education programs and compare nurse preparedness across provinces to inform national strategies.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».