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Enregistrement W2049631901 · doi:10.1136/ebn.10.2.36

Engaging nursing preceptor-student dyads in an evidence-based approach to professional practice

2007· article· en· W2049631901 sur OpenAlexaff
E. Ann Mohide, Nancy Matthew‐Maich

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMohawk CollegeMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreceptorNursingPsychologyEvidence-based nursingNursing practiceMedical educationPedagogyMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a pilot project of an educational workshop designed to engage nursing preceptors and their senior undergraduate students in an evidence-based approach to practice. The educational process, content, and teaching-learning strategies are outlined, and the evaluation is discussed. The paper concludes with recommendations for the formal implementation of the workshop as an educational offering. Today’s baccalaureate nursing programmes emphasise critical thinking in academic and professional practice courses, with a view to improving the quality of a student’s thinking “by skilfully taking charge of the structures inherent in thinking and imposing intellectual standards upon them.”1 It is within the context of critical thinking that students learn the fundamentals of health sciences research and develop a beginning understanding of evidence-based practice (EBP). Professional practice courses provide excellent clinical opportunities for students to use their theoretical knowledge in the application of EBP principles and processes, under the guidance and supervision of clinical teachers. With the ever increasing use of preceptorship as the major teaching-learning model for senior professional practice courses, the clinical teacher is often a Registered Nurse (RN) who provides direct care. Preceptorship utilises a framework whereby a senior nursing student is assigned to an experienced RN (known as a preceptor) employed by a healthcare agency and to a faculty tutor for the duration of the course. By working with the preceptor in day-to-day practice, the student gains invaluable “real life” professional experience in “real time.” The faculty tutor does not usually work with the preceptor-student dyad on a day-to-day basis but is linked to the preceptor and student via the course curriculum and the student’s individualised learning goals. One of the implicit benefits of this educational approach is the reciprocal learning from which all parties benefit, as each gains understanding of the others’ specific competencies and individual approaches …

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,286
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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