The development of a self-directed learning module for rural emergency nurses on pediatric diabetic ketoacidosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Newfoundland and Labrador has a high incidence of type 1 diabetes and diabetic ketoacidosis (DKA) is a complication of type 1 diabetes. A clinical practice guideline was developed for the treatment of pediatric diabetic ketoacidosis (DKA) to standardize care in all Emergency Departments and improve patient outcomes. Rural emergency nurses are requires to maintain their competency and acquire new knowledge as stated by the Association of Registered Nurses of Newfoundland and Labrador (ARNNL). Purpose: The purpose of this practicum was to develop a self-learning module for rural emergency nurses to increase their knowledge and understanding of the clinical practise guideline to assess, treat, and prevent pediatric ketoacidosis. Methods: Two methodologies were used in this practicum. A review of the literature and consultations with key stakeholders were completed. Results: The self-learning module created was composed of three units and focused on the learning needs of rural emergency nurses in the areas of assessment, treatment, and prevention of pediatric DKA. Conclusion: The goal of the practicum was to increase rural emergency nurses’ knowledge and implementation of the clinical practice guideline when assessing and treating children and families experiencing DKA to improve patient outcomes. A planned evaluation of the self-learning module will be conducted following dissemination of the module throughout the rural Emergency Departments.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».