Learning module for BSCN students at the University of Ontario Institute of Technology for the risk management of stage I pressure ulcers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Student nurses need to develop competency providing nursing care to \npatients at risk of developing a Stage I Pressure Ulcer in the clinical setting. This \npracticum developed an educational tool for The Bachelor of Science in Nursing students \nat The University of Ontario Institute of Technology for the risk management of Stage I \nPressure Ulcers. \nObjectives: The objectives of this clinical project are: 1) To conduct a thorough literature \nreview to critically appraise evidence-based information and clinical practice guidelines \nrelated to the risk management of Stage I Pressure Ulcers, 2) To conduct consultations \nwith key stakeholders to determine relevant clinical skills and techniques used to \nimplement risk management of Stage I Pressure Ulcers, and 3) To develop the \nappropriate educational resource tool based on learning needs identified during \nconsultations for the risk management of Stage I Pressure Ulcers. \nMethodology: A literature review and consultations were used to determine the learning \nneeds of the students within the program to determine relevant information to be included \nin the educational tool. The educational resource was used Knowles Adult Learning \nTheory as the theoretical framework underpinning the development of the project. \nResults: Findings demonstrated that the students experience difficulty with the ability to \nassess, interpret, and develop care plans based on The Braden Scale scores of their \nclinical assignments
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,318 | 0,086 |
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 ».