Using simulation to assess undergraduate nursing students’ competency with medication administration to a limited- English language proficiency patient
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Medication errors continue to be an area of concern in health care and are a significant cause of morbidity and mortality in both inpatient and outpatient settings. Little consideration has been given to the role of the patient in the medication process; patients with limited-English language proficiency (LEP) may be at risk for medical errors and drug complications. The purpose of this research study is to assess undergraduate nursing students’ competency with medication administration to a simulated patient with LEP. Methods: A non-experimental quantitative design using the Medication Administration Safety Assessment Tool (MASAT) (Copyright © 2013 Goodstone & Goodstone) for student competency in medication administration perfor- mance was conducted in a simulation environment. Qualitative data was also collected during debriefing for questions specific to safety, medication administration, and barriers related to care. Results: Student scores on the MASAT identified a less than expected probability of success. Students’ performance did not show proficiency in the six rights of medication administration; in addition, students’ were inattentive to the language needs of a LEP patient. Conclusion: Results from this study indicate further experiential learning activities may be necessary to reinforce safety in medication administration. Students were not attentive to the language needs of the simulated patient and may require additional learning opportunities through simulation to assist students in responsive behaviors that support LEP patients.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».