Assessing nursing clinical skills competence through objective structured clinical examination (OSCE) for open distance learning students in Open University Malaysia
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective structured clinical skills examination (OSCE) has over the years emerged as a method of evaluating clinical skills in most medical and allied professions. Although its validity and objectivity has evoked so much debate in the literature, little has been written about its application in non-traditional education systems such as in distance learning. This study examined clinical skills competence among practising nursing students who were enrolled in a distance learning programme. The study examined the effect of work and years of nursing practice on nurses' clinical skills competence. METHODOLOGY: This study used observational design whereby nursing students' clinical skills were observed and scored in five OSCE stations. Two instruments were used for the data collection - A self-administered questionnaire on the students' bio-demographic data, and a check list on the clinical skills which the examiners rated on a four point scale. RESULTS: The findings revealed that 14% of the nurses had level four competence, which indicated that they could perform the tasks correctly and complete. However, 12% failed the OSCE, even though they had more than 10 years experience in nursing and post basic qualifications. Inter-rater reliability was 0.92 for the five examiners. Factor analysis indicated that five participant factors accounted for 74.1% of the variations in clinical skills performance. CONCLUSION: An OSCE is a necessary assessment tool that should be continuously applied in nursing education, regardless of the mode of the education program, the student's years of experience or his/her clinical placement. This study validates the need for OSCE in both the design of tertiary nursing degree programs and the assessment of nurses' clinical competency level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle