Effectiveness of Peyton’s four-step approach on nursing students’ performance in skill-lab training
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Conveying technical skills to students requires certain techniques and approaches. Peyton’s four-step approach is a model that is becoming increasingly prevalent in medical education. This study was carried out to investigate the effectiveness of Peyton’s four-step approach on nursing students’ outcome in skill-lab training.Methods: The current study was conducted at Faculty of Nursing, Mansoura University. A total of 80 students completed the study. The subjects were divided into two groups: Group (I) the intervention group composed of 40 students; 20 students from first level and 20 students from fourth level who received Peyton’s four-step approach. Group (II) included 40 students considered as a control group composed of 20 students from first level and 20 students from fourth level who received the traditional method of lab training in our faculty. Two procedures were selected to be taught to the students; Intramuscular injection for first level students and arterial puncture for fourth level students.Results: The studied groups significantly exceeded the control group in performance scoring in both intramuscular injection and arterial puncture procedures. The results of the current study also revealed that fourth level students show more acceptances and learning through Peyton’s four-step approach than those of first level students.Conclusions: In the light of the results of our study, we can emphasize that the use of Peyton's four-step approach as a model for teaching practical skills was helpful as reported by nursing students especially for fourth level students.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».