Perceived Benefits of Pre-Clinical Simulation-based Training on Clinical Learning Outcomes among Omani Undergraduate Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to explore the benefits perceived by Omani undergraduate maternity nursing students regarding the effect of pre-clinical simulation-based training (PSBT) on clinical learning outcomes. METHODS: This non-experimental quantitative survey was conducted between August and December 2012 among third-year baccalaureate nursing students at Sultan Qaboos University in Muscat, Oman. Voluntary participants were exposed to faculty-guided PSBT sessions using low- and medium-fidelity manikins, standardised scenarios and skill checklists on antenatal, intranatal, postnatal and newborn care and assessment. Participants answered a purposely designed self-administered questionnaire on the benefits of PSBT in enhancing learning outcomes. Items were categorised into six subscales: knowledge, skills, patient safety, academic safety, confidence and satisfaction. Scores were rated on a four-point Likert scale. RESULTS: Of the 57 participants, the majority (95.2%) agreed that PSBT enhanced their knowledge. Most students (94.3%) felt that their patient safety practices improved and 86.5% rated PSBT as beneficial for enhancing skill competencies. All male students and 97% of the female students agreed that PSBT enhanced their confidence in the safe holding of newborns. Moreover, 93% of participants were satisfied with PSBT. CONCLUSION: Omani undergraduate nursing students perceived that PSBT enhanced their knowledge, skills, patient safety practices and confidence levels in providing maternity care. These findings support the use of simulation training as a strategy to facilitate clinical learning outcomes in future nursing courses in Oman, although further research is needed to explore the objective impact of PSBT on learning outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».