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Enregistrement W201261089 · doi:10.17483/2368-6669.1009

Clinical Nursing Reasoning in Nursing Practice: A Cognitive Learning Model Based on a Think Aloud Methodology

2014· article· en· W201261089 sur OpenAlexafffundvenue
Johanne Goudreau, Louise Boyer, Dimitri Létourneau

Notice bibliographique

RevueQuality Advancement in Nursing Education - Avancées en formation infirmière · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Mots-clésThink aloud protocolCognitionContext (archaeology)NursingPsychologyNurse educationNursing practiceMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. The current context of increasingly complex nursing care requires a high level of clinical reasoning in nursing practice. Still, teaching clinical reasoning in nursing remains a challenge for educators in the field. Although several studies have been conducted to try to understand clinical reasoning in nursing, neither its developmental stages nor the corresponding critical milestones have been uncovered. Therefore, nursing educators cannot rely on a cognitive learning model (a description of how people learn and develop a specific competency) to facilitate the learning of this crucial competency. Objectives. This study was conducted to develop a cognitive learning model of clinical reasoning in nursing, from the beginning of education to the development of expertise, highlighting the critical milestones corresponding to each stage. Design. A descriptive design based on the think aloud method was used. Settings and participants. The study was held in one university and two associated hospitals. Individual interviews were conducted with 45 undergraduate nursing students and 21 registered nurses (RNs). Participants were asked to think aloud, using five clinical scenarios that were validated in a previous study. Analysis. Interviews were transcribed verbatim and subsequently analyzed using the protocol analysis method recommended for think aloud studies. Results. Five developmental stages and their related critical milestones were identified and used in the elaboration of a cognitive learning model for clinical reasoning in nursing: (1) internalization of the idea that nursing is a scientific profession; (2) learning to read and use scientific literature in care planning and nursing interventions; (3) learning to move from data collection to hypothesis generation to nursing interventions; (4) integrating wards’ routines and protocols; (5a) towards professional expertise or (5b) towards task-oriented practice. Conclusion. Recommendations for teaching and learning clinical reasoning in nursing during initial and continuing education in nursing are suggested.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,437 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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