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Enregistrement W2977313073 · doi:10.2196/14643

Analyzing Nursing Students’ Relation to Electronic Health and Technology as Individuals and Students and in Their Future Career (the eNursEd Study): Protocol for a Longitudinal Study

2019· article· en· W2977313073 sur OpenAlexvenueno aff
Peter Anderberg, Gunilla Björling, Louise Stjernberg, Doris Bohman

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthNurse educationMedical educationNursingHealth careHealth informaticsNursing researchMedicinePsychologyPublic healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The nursing profession has undergone several changes in the past decades, and new challenges are to come in the future; patients are now cared for in their home, hospitals are more specialized, and primary care will have a key role. Health informatics is essential in all core competencies in nursing. From an educational perspective, it is of great importance that students are prepared for the new demands and needs of the patients. From a societal point of view, the society, health care included, is facing several challenges related to technological developments and digitization. Preparation for the next decade of nursing education and practice must be done, without the advantage of certainty. A training for not-yet-existing technologies where educators should not be limited by present practice paradigms is desirable. This study presents the design, method, and protocol for a study that investigates undergraduate nursing students' internet use, knowledge about electronic health (eHealth), and attitudes to technology and how experiences of eHealth are handled during the education in a multicenter study. OBJECTIVE: The primary aim of this research project is to describe the design of a longitudinal study and a qualitative substudy consisting of the following aspects that explore students' knowledge about and relation to technology and eHealth: (1) what pre-existing knowledge and interest of this area the nursing students have and (2) how (and if) is it present in their education, (3) how do the students perceive this knowledge in their future career role, and (4) to what extent is the education capable of managing this knowledge? METHODS: The study consists of two parts: a longitudinal study and a qualitative substudy. Students from the BSc in Nursing program from the Blekinge Institute of Technology, Karlskrona, Sweden, and from the Swedish Red Cross University College, Stockholm/Huddinge, Sweden, were included in this study. RESULTS: The study is ongoing. Data analysis is currently underway, and the first results are expected to be published in 2019. CONCLUSIONS: This study presents the design of a longitudinal study and a qualitative substudy. The eHealth in Nursing Education eNursEd study will answer several important questions about nursing students' attitudes toward and use of information and communications technology in their private life, their education, and their emerging profession. Knowledge from this study will be used to compare different nursing programs and students' knowledge about and relation to technology and eHealth. Results will also be communicated back to nursing educators to improve the teaching of eHealth, health informatics, and technology. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14643.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,007

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,406 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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