Evaluation of TeamSTEPPS integration across a curriculum regarding team attitudes: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : The ability to function as an effective member of the healthcare team is essential for graduate nurses upon entry into practice. Team training is therefore, an important element of nursing education. A convenient and cost-effective approach to providing team training to nursing students is through the TeamSTEPPS ® curriculum. The purpose of the study was to determine if an intentional integration of TeamSTEPPS ® principles into simulation-based team training modules would improve attitudes toward teamwork in a cohort of undergraduate nursing students. Methods : A quasi–experimental time series nonequivalent control group design was used. A convenience sample of 115 first semester students (108 completed) who received the TeamSTEPPS ® training and 77 final semester undergraduate students who did not receive the intervention participated. Repeated measures of the TeamSTEPPS-Teamwork Attitude Questionnaire (T-TAQ) were obtained initially and three times throughout the curriculum. Final semester students served as the comparison group and completed the T-TAQ without formal team training. Results : After participation in ten hours of simulation-based instructional activities, T-TAQ scores significantly increased from baseline and maintained over time. No statistical difference was identified between first semester students without formal team training and graduating students without formal team training. Conclusions : The findings suggest an intentional integration of TeamSTEPPS ® principles throughout an undergraduate-nursing curriculum improve and maintain student teamwork attitudes over time. It is recommended that TeamSTEPPS ® principles be intentionally integrated throughout undergraduate nursing curricula.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».