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Enregistrement W2935854159 · doi:10.5430/jnep.v9n7p128

Improving nursing student cultural competence: Comparing simulation to case-based learning

2019· article· en· W2935854159 sur OpenAlexvenueno aff
Seon-Yoon Chung, Melissa Jarvill

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIllinois State University
Mots-clésCultural competenceCompetence (human resources)PsychologyCore competencyCultural learningNursingNurse educationMedical educationMedicinePedagogySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cultural competence encompasses knowledge, skills, and comfort in caring for patients from diverse cultures and is a core competency in providing patient-centered care. Simulation provides an opportunity to expose students to diverse cultures. Case-based learning has been effective in improving nursing student communication and problem-solving skills, but no research describes its use in cultural education. The purpose of this study was to compare the effect of simulation to case-based learning on nursing students’ perceived cultural competence, awareness, and sensitivity.Methods: Eighty baccalaureate nursing students were randomly assigned to a simulation experience or case-based learning exercise. The Cultural Competence Assessment Survey was used to measure perceived cultural competence, awareness, and sensitivity. Results: Both simulation and case-based learning improved nursing student perceived cultural awareness and sensitivity. Case-based learning improved perceived cultural competence.Conclusions: Integration of cultural learning opportunities into nursing education provides a foundation for continued development of cultural competence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,392 · 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.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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