MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3008266679 · doi:10.5430/jnep.v10n5p47

Effect of SBAR situational awareness technique as educational intervention on critical care nurse students' skills of patient safety

2020· article· en· W3008266679 sur OpenAlexvenueno aff
Asmaa Ahmed Ibrahim Morsy, Fatma Refaat Ahmed

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituation awarenessComprehensionPerceptionPsychologyPatient safetySituational ethicsNursingFraming (construction)ConversationHealth careMedicineSocial psychologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Situation awareness could actively scan for risk across multiple domains. It has been defined as “the perception of elements in the environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning, and the projection of their status in the near future”. Situation awareness includes three levels; perception, comprehension, and projection. Perception is the first step in developing situation awareness as it includes students' perception of status, attributes, and dynamics of relevant elements in the ICU environment. Comprehension of the present situation is based on outputs of the perception. It includes understanding of the significance of the relevant elements. Finally, projection of future status includes the ability of students to predict the future actions of certain elements in the ICU environment. Appropriate situation awareness could increase the probability of a good task performance. In addition, feedback covers state of the ICU environment affected by both decisions and performance of the selected actions. While SBAR is acromion that represents the actual application of situational awareness through situation, background, assessment and recommendation. A representation of SBAR situational awareness has been depicted as an inner factor in the method for giving patient consideration and basic leadership that helps health care professionals to handle and process information about what is occurring. SBAR is a mechanism useful for framing any conversation, especially critical ones, requiring a practitioner's immediate attention and action to foster a culture of patient safety. Critical care nurses play an important role in their workplace related to patient safety. They should be able to recognize and analyze patient safety incidents using protocols, work in a team, learn from errors, and be able to identify actions and recommendations on how to prevent patient safety incidents through the use of SBAR situational awareness technique. Nursing students’ should recognize and understand what is going on around them. Consequently, they can plan ahead with greater knowledge to patient safety which arise the need to integrate SBAR situation awareness in their curricula.Method: A quasi experimental research design was used in this study in which two tools were used for data collection: “Self-Situational Awareness Assessment Questionnaire” and “Critical Care Nurse Students’ Safety Skills Checklist”.Results: There was a statistical significant difference between both groups of students in relation to situation awareness perception, process and skills (p < .001). Moreover, there was a statistical significant difference between the study and control groups in relation to the students' practices score regarding patients’ safety standards in the post-assessment phase (p < .001).Conclusion: In the current study, the SBAR situation awareness technique was used in training critical care nurse students to improve their situation awareness level to patient safety skills. Situation awareness perception, process and skills level were significantly increased for critical care nurse students who are subjected to the training program. Also, the students' skills regarding patients' safety standards practices were significantly improved.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,503 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nursing Education and PracticeMême sujetPatient Safety and Medication ErrorsTravaux en français237 207