A prospective assessment of PTSD symptoms using analogue trauma training with nursing students.
Notice bibliographique
Résumé
© 2019 Canadian Psychological Association. Exposure to potentially traumatic workplace events is a routine component of the nursing profession, resulting in high rates of posttraumatic stress disorder (PTSD) relative to the general population. Difficulties in implementing prospective empirical research have limited the understanding of nurses' risk and resilience to PTSD; however, novel research with analogue stressors has generated useful methodology for studying risk and resilience variables associated with PTSD. The present study was designed to assess risk and resilience to PTSD in nurses using a high-fidelity trauma analogue simulation. Undergraduate nursing students (n=13) from the University of Regina participated in an immersive trauma triage training simulation. Self-report measures of risk, resilience, and trauma symptoms were completed prior to participation and 1 and 5 weeks postsimulation. Participants also reported on their subjective experiences with the analogue trauma immediately following participation. Participants described the trauma analogue as anxiety- or fear-provoking, supporting the ecological validity of trauma simulation effectiveness. Statistical analyses were limited due to low sample size, although risk variables showed theoretically valid relationships with pretrauma variables of interest. Trauma analogue simulations appear to provide an effective model for generating and understanding subclinical responses to trauma. Further research is necessary to implement such methods using sufficient samples for statistical analysis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».