Educating undergraduate general nursing students to conduct Mental State Assessments using high fidelity video simulations that develops learning in the affective domain
Notice bibliographique
Résumé
Nursing students require a range of clinical skills to contribute as part of the mental health care team, we would argue that one of the quintessential skills is the ability to complete and accurately record a Mental State Assessment (MSA). Teaching students how to complete a MSA using high fidelity video simulations (HVFS) prepares them for the reality of clinical practice including cognitive skill development and emotional readiness for clinical practicum in acute mental health care settings. In this study, three HVF simulations were created to facilitate students learning, based on well documented evidence supporting the use of video content as a learning media. However our focus is not only on cognitive skill development in conducting mental state assessments, but in distinguishing the approach to learning in the affective domain. Using this method, students learn to confront and manage their own feelings, beliefs and attitudes and in turn regulate their emotional responses in clinical situations. Pre and post workshop evaluations completed by students for the past three years has resulted in consistently high levels of confidence in ability to conduct a MSA after the workshop. The paired t test was used to calculate the difference between pre and post workshop confidence scores, revealing the two-tailed p value of less than .0001 which is considered to be extremely statistically significant. Therefore, it can be concluded that students completing the 3-day workshop had a significant increase in confidence and competence in performing MSA’s.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».