SIMULATION: COMPANION CLINICAL PRACTICE FOR BACHELOR OF NURSING STUDENT LEARNING IN RESIDENTIAL CARE
Notice bibliographique
Résumé
Nursing students learn in a variety of clinical settings including residential care. Faculties of Nursing administrators and educators understand the need for face to face student learning with older adults, and recognize potential consequences such as development or reinforcement of negative perceptions related to older adults. One strategy we intend to implement in the second year of the Bachelor of Nursing program at the Faculty of Nursing University of Calgary Canada is the use of simulation to improve student learning and attitudes toward older adults. We conducted a literature review to introduce simulation as a companion learning strategy to face to face practice in residential care settings. The purpose of the review was to identify what is known regarding the use of simulation to counter ageism that may be held by nursing students regarding older adults living in residential care. Our CINAHL, Medline (Ovid), and Google Scholar search using key words: ‘Nursing Education’, ‘Simulation’, and ‘Older Adult’ produced 26 articles. Five of the 26 met our inclusion criteria. Our analysis revealed: 1) undergraduate nursing students regard clinical simulation as a positive way to enhance their clinical experiences with older adults; and 2) due to limited evidence more research is required to understand if using simulation will improve student perceptions of older adults when learning and working in residential care. The presentation will outline findings from the literature review and include recommendations related to use of simulation in bachelor of nursing programs with a specific focus on caring for older adults.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,004 |
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 ».