The contribution of high‐fidelity simulation to nursing students' confidence and competence: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
YUAN H.B., WILLIAMS B.A. & FANG J.B. (2011) The contribution of high‐fidelity simulation to nursing students' confidence and competence: a systematic review. International Nursing Review59, 26–33 Background: High‐fidelity simulation (HFS) has been proposed as a novel, supplemental teaching‐learning strategy to enhance students' confidence and competence in nursing practice. Aim: To describe available evidence about the effects of HFS on students' confidence and competence within nursing educational programmes. Methods: A review of studies published between 2000 and 2011 was undertaken using the following databases: CINAHL, Proquest, MEDLINE, Science Direct, OVID and Chinese Academic Journal. The concepts of confidence and competence as they related to HFS in nursing education were used for screening the literature. Quantitative studies were assessed for methodological quality. Findings: Eighteen English and six Chinese studies addressed confidence and competence as outcomes of simulation and were retrieved in this review. The results of meta‐analysis indicated a mixed contribution of HFS to confidence and competency with a lack of high‐quality random control trials and large sample sizes. Conclusions: Although qualitative studies presented positive results, there was still insufficient evidence for supporting the notion that students' confidence and competency are enhanced through HFS. More quantitative studies are needed to demonstrate effectiveness. There was a deficit of formal measurement tools available to evaluate HFS. Most research pays no attention to validation of measurements. The increased confidence and competence after simulation may not be realized until the student experiences a real situation like the one in the simulation. More research is needed to examine the transferability of the simulation experience into real situations.
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 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 | 0,013 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».