The Modification of Vital Signs According to Nursing Students’ Experiences Undergoing Cardiopulmonary Resuscitation Training via High-Fidelity Simulation: Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-fidelity simulation represents a primary tool in nursing education, especially when hands-on practical training is involved. OBJECTIVE: We sought to determine the influence of high-fidelity clinical simulation, applied during cardiopulmonary resuscitation (CPR) training, on blood pressure, heart rate, stress, and anxiety levels in 2 groups of nursing students. One group had experience in health contexts, whereas the other group had none. METHODS: We performed a quasi-experimental study. Data were collected between May and June 2015 and included measurements of all the resting values, before and after participation in CPR clinical simulations regarding the 2 groups of university students (ie, with and without experience). RESULTS: An increase in vital signs was observed in students after participating in a clinical simulation scenario, especially the heart rate. In all students, increased stress and anxiety levels were observed before the first simulation case scenario. Also, in all study groups, a decrease in vital signs, stress levels, and anxiety was observed throughout the study. CONCLUSIONS: Participation in high-fidelity simulation experiences has both physiological and psychological effects on students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».