Comparison of perceived genetic-genomic knowledge of nurse educators and graduate degree nursing students
Notice bibliographique
Résumé
Objective and rationale: Comparison of self-perceived genetic-genomic knowledge of nurse educators and graduate degree nursing students enrolled at a large diverse urban university in the US. Comfort level in performing genetic-genomic related tasks and its perceived relevance to nursing also explored. Practicing clinicians are expected to have Genetics and Genomics (G-G) knowledge to provide care to a client and their family with a genetic condition and faculty expected to be able to educate these practitioners.Methods: Two groups of participants asked to complete identical survey instrument, Genetics/Genomics Literacy Assessment (GGLA). Data was collected from September 2014-December 2015. Deans/Directors from university’s nursing programs (N = 17) sent introductory email with survey link and asked to forward to their faculty. APRN/DNP students at one of the university’s graduate programs sent email with survey link.Results: Fifty-three nurse educators and thirty-six graduate degree nursing students completed survey. Comparison of categorical data revealed nurse educators perceived G-G knowledge correlated to graduate degree students. Majority of participants demonstrated significantly lower correct percentages (< 55%) correct] to survey questions. Majority of participants (> 75%) attitude agree it is important for nurses to know this content and be able to teach this material. However, majority (> 75%) were not comfortable with teaching or explaining this material.Conclusions: Nurse educators need to be knowledgeable in order to educate their students who are expected to practice at advanced efficiency. A prepared nursing workforce is crucial for the translation of G-G integration into personalized precision healthcare.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».