SP4 Efficacy Across Three Simulation Models Used to Teach Nursing Students Complex Cardiac Pain Management: A RCT
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Health care professionals have misbeliefs that block effective cardiac pain assessment and management. While standardized patients (SP) have been used effectively to improve nursing students' interview skills and knowledge, they can be expensive. This randomized controlled trial pilot tested two alternate simulation methods versus SPs for improving nursing students' knowledge of cardiac pain-related misbeliefs and assessment skills including classroom-based simulation training (CBS) and deteriorating patient-based simulation (DPS). Methods: Design. Students (N=149) were randomized to SP, CBS or DPS simulation, each lasting 3 hours. Measures. Pre and post-test pain-related misbeliefs were measured using the Pain Beliefs Scale (PBS); students' perceived satisfaction and quality of simulation were secondary outcomes measured by the Student Satisfaction with Learning Scale (SSLS) and the Simulation Design Scale (SDS) respectively. Analyses. ANCOVA tested for overall differences in pain-related misbeliefs between treatment arms. Oneway ANOVA tested for overall group differences in post-test SSLS and SDS scores. Results: At post-test, students who underwent DPS had significantly higher scores for a) knowledge of cardiac pain-related misbeliefs than those who worked with SPs [F=10.26(2,134), p<0.001], and b) significantly higher SSLS scores than both the SP and CBS groups [F=27.08(2,135), p<0.001]. With respect to perceived quality of simulation, DPS and SP group scores were similar and significantly higher than the CBS group scores [F=6.52(2,128), p=0.02].
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».