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Enregistrement W2904688436 · doi:10.5430/jnep.v10n1p75

Genetics in the Danish nursing education: A questionnaire study

2019· article· en· W2904688436 sur OpenAlexvenueno aff
Karin Christiansen

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanishCurriculumMedical geneticsHealth careNurse educationMolecular geneticsHuman geneticsGeneticsMedicineNursingMedical educationPsychologyBiologyPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: It is well established that genetics plays an increasing role in healthcare. This has given rise to an ongoing discussion about the genetics competencies that healthcare personnel should possess. Nurses are key players in healthcare, and several studies have found that current genetics teaching in nursing education is insufficient. Other studies have shown that many nurses have a very limited knowledge of genetics. The objective of the present study was to gain insight into the genetics content in the Danish nursing education.Methods: We conducted a questionnaire study, involving one science lecturer from each of the 26 Danish nursing schools, asking informants about the status of genetics at their nursing school, e.g. curriculum, number of teaching lessons and exam.Results: With a response rate of 100%, we found a large variation between schools regarding the number of genetics lessons offered, ranging from two to eleven lessons. There was also a large variation with regard to curriculum. Most schools used one of two textbooks written in Danish, and classical genetics subjects such as DNA structure, protein synthesis, single gene diseases, pedigrees, and chromosome abnormalities were part of the literature curriculum in almost all schools, with variation in the level of detail. Genetics subjects of specific relevance to nursing and healthcare, such as pharmacogenetics and cancer genetics, were only part of the literature curriculum in some schools. Genetics was only a minor exam subject (if at all), and inclusion of ethical and social aspects of genetics in healthcare varied considerably.Conclusions: This study gives a unique insight into the situation regarding genetics in the Danish nursing education, and we argue that national recommendations regarding genetics teaching in nursing education are of importance in order to harness the full potential of genetics in healthcare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,390 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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