A pilot assessment: Integrating a cystic fibrosis simulation scenario to enhance pre-licensure educational understanding of genomics
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Integration of patient simulations into the nursing student curricula have been shown to be effective and innovative teaching enhancements leading to enhanced knowledge, clinical reasoning and judgment for students, whilst promoting optimal patient care. This pilot study aimed to explore how the use of a simulation, with a genetic component of a Cystic Fibrosis (CF) case scenario, improved the self-perceived knowledge comprehension of pre-licensure baccalaureate nursing students of a large diverse urban School of Nursing.Methods: Three assessment surveys were utilized to glean data: nine multiple choice questions explored factual content of CF pre/post simulation; five question survey explored self-perception of knowledge and one open-ended simplified critical incident report provided qualitative data.Results: Twenty-four pre-licensure third year nursing students participated (three groups of eight students). All participants agreed that their understanding of the genetic component of CF improved post simulation. Four major themes emerged from the qualitative data: genomics and nursing; patient education; teamwork exercise and patient-nurse relationship. Conclusions: Integrating a genetically-based condition into a simulation, whereby students are expected to research the condition, engage in patient education, facilitate effective and appropriate nursing care enriches their critical thinking, confidence, skills and knowledge acquisition.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».