Testing the Satisfaction and Feasibility of a Computer-Based Teaching Module in the Neonatal Intensive Care Unit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the satisfaction with and feasibility of a computer-based teaching module to teach healthcare professionals how to use and apply the Premature Infant Pain Profile (PIPP) to clinical scenarios. SUBJECTS: Sixty-eight healthcare professionals who were employed in the neonatal intensive care unit (NICU) on a full-time or part-time basis and had received an educational session regarding the PIPP. DESIGN AND METHODS: A pilot study using an exploratory descriptive design was used to answer: (1) How satisfied are healthcare professionals with the computer-based teaching module? and (2) What is the feasibility of a computer-based teaching module in the clinical setting? Satisfaction was measured using an investigator-developed 5-point Likert scale. Feasibility was measured in terms of time to complete the module, satisfaction with instructions and ability to navigate through the module, acceptability of the module as a teaching method, and format with the computer-based module. PRINCIPAL RESULTS: Ninety percent of those sampled were very satisfied with the computer-based teaching method. Use of video and audio clips and photographs enhanced the learning process. Healthcare professionals identified the computer-based teaching method as an effective way of learning about the PIPP and thought that it was feasible to use within the clinical setting. CONCLUSIONS: Computer-based teaching is a feasible method for educating NICU healthcare professionals about the PIPP. Additional research is required to examine the effectiveness of this teaching method on relevant patient outcomes such as pain management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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