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Enregistrement W2990583695 · doi:10.5430/jnep.v10n3p36

Does teaching methodology affect medication dosage calculation skills of undergraduate nursing students?

2019· article· en· W2990583695 sur OpenAlexvenueno aff
Kristie Riddle, Lindsay Domiano

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBachelorCurriculumNursingTest (biology)Affect (linguistics)Medical educationNurse educationScale (ratio)Exact testPsychologyMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most critical functions of a nurse is the safe administration of medications. To ensure patient safety, nurses must be competent in medication dosage calculation (MDC) skills. It is imperative that nursing educators discover the most effective teaching methodology to ensure the greatest level of competency in MDC skills. The purpose of this causal-comparative quantitative study was to compare the effects of two teaching methodologies on senior-level nursing students’ completion of program MDC requirements, mathematics self-efficacy, and MDC competency at program end. The sample consisted of 94 senior-level bachelor’s degree nursing students from a southeastern United States university in the spring of 2015. Each participant completed a demographic questionnaire, Mathematics Self-Efficacy Scale (MSES), and MDC competency exam. Participants were assigned to one of two groups based on whether the participants completed MDC education in a stand-alone course or throughout the curriculum through self-learning modules. Chi-square and independent t-test results indicated that there were no statistical differences between the two groups (stand-alone course vs. self-learning modules) and ability to complete program MDC requirements, MSES scores, and MDC competency exam scores at program end. Data analysis using Chi-square and Fisher’s Exact tests indicated a statistically significant, but weak, correlation between MSES scores and MDC competency exam scores. Findings from this study indicate teaching MDC to nursing students using a stand-alone course versus self-learning modules produces the same results in the students’ ability to complete program MDC requirements, mathematics self-efficacy, and MDC competency at program end.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,423 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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