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Enregistrement W2140367452 · doi:10.5430/jnep.v3n4p1

Using quality and safety education for nurses principles to enhance foundational nursing courses: Outcomes from an innovative curriculum project

2012· article· en· W2140367452 sur OpenAlexvenueno aff
Susan M. McLennon, Barbara Manz Friesth, Sue Lasiter

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumPsychomotor learningCompetence (human resources)Patient safetyMedical educationFocus groupHealth careNurse educationContext (archaeology)PsychologyProfessional developmentNursingMedicinePedagogySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Shortcomings of traditional methods used to prepare undergraduate nursing students for the increasingly complex demands of the current healthcare environment have been cited by national organizations as rationale for the revision of nursing program curricula. In this curriculum project, two undergraduate nursing courses, in which students were simultaneously enrolled, were enhanced to meet emerging national standards for nursing education. Objectives: The aims of this project were to: 1) integrate the didactic and psychomotor skill components of the two courses into congruent modules with a focus on application in complex health care settings, 2) increase the emphasis on self-directed and collaborative learning to prepare students for inter-professional practice, and 3) implement learning experiences that incorporate the knowledge, skills, and attitudes necessary for professional role development. Methods: Guided by recommendations from the Quality and Safety Education for Nurses project and the American Association of Colleges of Nursing document Essentials for Baccalaureate Education, several enhancements were implemented. First, enhancements were piloted in the fall semester with a small group of students enrolled in the two courses. In the following semester, the full project was implemented for all students (n=126) and course faculty (n=12). Specific strategies included the development of a set of 24 proprietary skills videos, a group cultural competence project, an unfolding case study, and adding clinical situations to support learning in context in the classroom and during psychomotor skills training. Outcomes were evaluated with student and faculty surveys and a faculty focus group. Descriptive statistics were used to summarize survey data and a content analysis was performed on data from the focus group. Results: Overall, the faculty and students evaluated the curriculum enhancements positively with 57% to 88% rating most of the items as “strongly agree” or “agree”. From the focus group, faculty perceived that the enhancements were “more organized…it just flowed”, and “it made clinical a little easier. Faculty thought students were “taking more ownership…of their own learning.” Implications and Conclusions: Students and faculty thought that course changes encouraged self-directed learning and successfully merged clinical application with didactic and psychomotor skills classes. These findings may be useful for others planning course changes that enhance self-directed learning, and that want to merge clinical application within the didactic and psychomotor skills classes. Future research to examine changes in student knowledge, skills, and attitudes as a result of educational initiatives, at all levels of the nursing curriculum is recommended.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,310
Tête enseignante GPT0,616
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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