Experiencia en capacitación de champions de la evidencia a través de E-learnings
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: La incorporación de Guías de Mejores Prácticas Clínicas de Registered Nurses’ Association of Ontario, es reconocida como un invaluable aporte a la enfermería y así también se ha comprobado su contribución sin duda a la disminución de la variabilidad en la atención y seguridad de los pacientes. Es un reto incluir en los procesos de capacitación al personal de enfermería el uso de estrategias de aprendizaje E-learnings que permitan ampliar coberturas en la capacitación y obtener resultados adecuados. Objetivo: Presentar la experiencia y reflexiones respecto a la capacitación de champions de la evidencia, a través de la estrategia de aprendizaje E-learnings, en el personal de enfermería de la Clínica Las Condes de Chile sobre la implementación de guías de práctica clínica. Discusión y Conclusiones: Con base en la educación continua por fases, se tuvo en cuenta inicialmente la Guía de Práctica Clínica de Prevención de Úlceras por Presión y posteriormente la Guía de Práctica Clínica Registered Nurses’ Association of Ontario de Manejo de accesos vasculares; se contó con la participación aproximada de 900 colaboradores, de los cuales son enfermeros cerca de 550. Se observó que después de la capacitación, haciendo uso de la plataforma E-learning de enseñanza, no hubo diferencias en el aprendizaje entre los grupos instruidos bajo metodología E-learning versus metodología presencial. [Díaz-Fluhmann M, Belmar-Valdebenito A. Experiencia en capacitación de champions de la evidencia a través de E-learnings. MedUNAB 2017; 20(2): 207-214].
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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 | 0,020 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».