A comparison study on integrating electronic health records into priority simulation in undergraduate nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Normal 0 false false false EN-US X-NONE X-NONE Background: Electronic Health Records (EHR) make real time point of care efficient. We implemented EHR into our existing simulation exercise and attempted to evaluate the students’ perception on the effectiveness of the simulation in our undergraduate nursing students in comparison to the same cohort who had the same simulation without using electronic health records in the prior year. Purpose: The main purpose of this study is to assess the difference on simulation effectiveness perceived by the students in the group with and without utilizing EHR in simulation exercise. Method: A descriptive research design and convenience sampling was used to compare the effectiveness of perception data collected from the students after the simulation in these two groups. The difference in perception was compared by using the t -test. Result: There is no statistically significant change in students’ perception ( t = .79, p = .42) between the simulation (SIM) and the simulation with EHR integration (SIMEHR) group. The confidence in providing care and knowing the patient by utilizing electronic health records has been reported as between somewhat agree to strongly agree. Discussion: Integrating EHR into simulation did not significantly change students’ perception on simulation effectiveness. The implication from this study is that the integration of EHR into the simulation can be accomplished with careful prior planning with emphasis on introducing the strategies that enhance students’ ability to get familiarized with the EHR system.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».