Results of a mass casualty incident simulation in an undergraduate nursing program
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background : Nurses in collaboration with fire rescuers, emergency medical technicians (EMTs), and doctors are often called to be first responders to world-wide disasters ranging from terrorist attacks to catastrophic weather events. The American Association of Colleges of Nursing has established the need for disaster-preparedness education in baccalaureate nursing programs. Limited research has been conducted about the impact of utilizing simulation as an educational tool to prepare nursing students for disaster response. This paper presents the results of a simulation of a mass casualty incident utilizing low-fidelity and static manikins, as well as actors to play the role of victims, family members and news personnel. Methods : One hundred and seven students from traditional and accelerated second-degree programs participated in a simulation in the roles of victims as well as providers. A quasi-experimental pre- and post-test design was used to assess students ’ self-perceptions. Results : Statistically significant improvement in self-perceived knowledge, attitudes and skills was seen. Students who participated as victims or providers reported similar improvements. Conclusions : Well-designed and concise mass casualty incident simulation is a valuable educational tool that can be easily incorporated into nursing curricula, with students undertaking the role of either a victim or a provider.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle