MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2908905436 · doi:10.5737/236880762914751

Revision of an undergraduate nursing oncology course using the Taylor Curriculum Review Process

2019· article· en· W2908905436 sur OpenAlexaffvenueabout
Catherine Mitchell, Catherine M. Laing

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumSpecialtyMedicineOncology nursingMedical educationInclusion (mineral)OncologyNursingNurse educationInternal medicinePsychologyFamily medicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients diagnosed with cancer require intensive nursing care and support across all healthcare settings (Canadian Association of Nurses in Oncology [CANO], 2015). Advances in this nursing specialty and the resulting changes to practice add to the complexity of the nursing role. Clinical improvements impact the preparation of nursing students transitioning into this area of practice. The inclusion of an oncology curriculum in undergraduate programs can help to develop fundamental competencies for undergraduates in this specialty (Lockhart et al., 2013). A fourth-year undergraduate nursing oncology course was recently evaluated at the University of Calgary to ensure content was congruent with current practice. Since the course was initially developed in 2011, there have only been minor updates, potentially resulting in out-of-date content. A curriculum review process outlined by the Taylor Institute of Teaching and Learning was used to complete this course revision (Dyjur & Kalu, 2016). The findings of this course revision indicate the need to provide more student-centred learning, to discuss the implementation of recent treatments, and to provide more clinically centered literature on recent developments in oncology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,458 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Oncology Nursing JournalMême sujetEthics in medical practiceTravaux en français237 207