Innovative Methodologies to Teach Patient Safety in Undergraduate Nursing: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This work sought to identify the innovative methodologies used to teach patient safety in undergraduate Nursing. Materials and method: this is a scoping review conducted according to the recommendations by the Joanna Briggs Institute Reviewers’ Manual, through the databases: Medline/PubMed, Cumulative Index of Nursing and Allied Health, Scopus, Web of Science, Education Resources Information Center, Latin American and Caribbean Literature on Health Sciences, Catálogo de Tesis de la Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, The National Library of Australia’s Academic Archive Online, Digital Access to Research Theses Europe E-Theses Portal, Electronic Theses Online Service, Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal, National ETD Portal, and Theses Canada. Results: the study included 19 studies, most of descriptive type (n = 8; 42.1 %) and quasi-experimental (n = 7; 36.8 %) with quantative approach (n = 11; 57.9 %), conducted in the United States (n = 4; 21.1 %), in 2013 (n = 4; 21.1 %) and 2017 (n = 4; 21.1 %). The innovative methodologies used to teach patient safety in undergraduate Nursing that were highlighted included the scenario of the care practice simulated in the laboratory (n = 14; 73.7 %) and educational videos (n = 7; 36.8 %). Conclusions: it was identified that innovative methodologies used to teach patient safety in undergraduate Nursing were simulation, videos, staging/role playing, and films, all applied in the classroom teaching modality.
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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 | 0,059 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».