Overcoming Cultural Barriers in Undergraduate Nursing Education Using Voice Enhanced High Fidelity Simulation: The Sultan Qaboos University Experience
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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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».