Overcoming Cultural Barriers in Undergraduate Nursing Education Using Voice Enhanced High Fidelity Simulation: The Sultan Qaboos University Experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cultural barriers can significantly diminish educator's chances of teaching clinical skills and competencies to students We report about Voice Enhanced High Fidelity Simulation (VES) using Gaumard's NOELLE Advanced Maternal Care simulator to teach undergraduate male nursing students maternity nursing skills. This innovation was essential because as a minimum entry-topractice competency, baccalaureate nursing graduates are required to competently care for mothers and their families during labor and childbirth, and to provide safe and supportive environment, while being able to identify complications and respond to psychological needs [2][3]. In our study, we found that simulation helped students to fill the gap between theoretical knowledge and practical skills. Secondly, simulation helped the students to experience heightened awareness and deeper appreciation of the process of labour and childbirth. Thirdly, simulation enhanced student's communication ability with the mother. Furthermore, simulated experiences taught the students when to call for help. Finally, simulation enabled the students to better understand the role and tenets of interprofessional collaboration in the management of labour. We conclude that VES can be used to overcome barriers that hinder the teaching of male nursing student's attitudes, skills and competencies to provide safe care to childbearing mothers and their families, including the tenets of how to effectively collaborate with others during their care.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle