Making Nursing Mistakes Without Patient Risk: Simulation to the Rescue!
Notice bibliographique
Résumé
Perils to patient safety, the bulk of the responsible errors involving medications, account for unfathomable costs within our healthcare system (IOM, 1999; CPSI, 2003). Patient safety has been and continues to be in jeopardy and is of paramount importance in the Canadian healthcare system. Patient safety initiatives have included examination of current educational strategies and new initiatives to aid in reducing these costly errors as a result of adverse events that were preventable (CPSI, 2003). High-fidelity patient simulation can provide promising patient safety solutions to assist in the teaching and learning environments within nursing educational programs. Faculty teaching and learning initiatives, utilizing the high-fidelity human patient computer-controlled simulation (HHPCS) as an adjunct technology in the Bodnar Simulation Suites of the new Robbins Health Learning Centre in Edmonton, Alberta, have included examining the capabilities to thwart the reality of making mistakes in patient safety, including medication administration errors, without compromising the safety, even potentially the lives, of real patients. Development of new patient safety modules utilizing the HHPCS provides further evidence of its importance as an adjunct technology within the context of nursing educational programs. This paper is presented to promote further discourse on the potential of highfidelity simulation technology as a vital tool in the future of nursing education. Designing and establishing effective educational and professional development programs in simulation are proposed to be integral to building a safer healthcare system. Further research is recommended to authenticate the role of high -fidelity human simulation technologies in the pursuit of better learning outcomes and inevitably improved patient safety outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».