Nursing Students Learn Online Interprofessional Education on Substance Use
Notice bibliographique
Résumé
Background Interprofessional education strategies are becoming more prevalent as nursing schools integrate interprofessional practice activities into their curricula. Purpose This paper presents the results of a federally funded project to deliver online interprofessional education to nursing students on screening for alcohol and substance use in rural areas, in which their perceptions about interprofessional education were measured. Methods A quasi-experimental within-subjects repeated measures design was utilized. Students in the bachelor or associate degree program were recruited from two rural nursing schools. A demographic questionnaire, Alcohol and Alcohol Problems Questionnaire, Drug and Drug Problems Questionnaire, and Interprofessional Education Perception Scale were utilized. General linear modeling was used to determine changes in these measurements over time. Data collection was performed at pretraining, posttraining, and following an online interprofessional dialogue. Results The study consisted of 89 nursing students. The participants were 87% female (n = 77/89) and 91% white (n = 81/89); their mean age was 24.9 years (standard deviation = 10.36). Analysis of evaluation questionnaires demonstrated increased levels of confidence in working with patients who consume alcohol or other drugs and on certain aspects of interprofessional education. Conclusion Online interprofessional preservice education holds the potential to positively increase nursing students’ confidence in working with patients and to increase their interprofessional practice.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».