Stroke Education for Nurses Through a Technology-Enabled Program
Notice bibliographique
Résumé
Today's nurse faces many challenges in the workplace. Required to keep up in a constantly changing knowledge-based environment, he or she must balance complex professional responsibilities, staffing shortages, and increased acuity among the patient population. Continuing education must, therefore, be highly flexible and responsive to the personal and professional needs of the nurse learner. Technology-supported continuing education is suggested to be an appropriate way of meeting the learning needs of busy working nurses. The Stroke Best Practices for Nursing project used three complementary and integrated educational technologies-a-Web-based learning site, Web casting (live and archived), and two-way interactive videoconferencing--to deliver a minicourse focused on best practice stroke care to nurses working in northeastern and northwestern Ontario, a geographical area of approximately 600 km. In total, 96 nurses participated in the educational part of the program; 46 of the 96 (47%) took part in the assessment of the program. On the basis of this assessment strategy and the nurses' requests for other programs that do not use traditional face-to-face classrooms and lecture, the value of using educational technologies in health-based continuing education was strongly identified. This article describes key components of the project and celebrates the partnership among the organizing stakeholders: faculty in the school of nursing at the Laurentian University, the West Greater Toronto Area Stroke Network, and the Ontario Telemedicine Network. The article further describes findings related to the program's impact on participants' perceptions of competence as caregivers for stroke patients, participants' confidence using technology for educational purposes, and participants' satisfaction with the overall program.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».