Evaluating self-efficacy and personality differences of nursing students in clinical simulation
Notice bibliographique
Résumé
Background: This present research was conducted to evaluate the efficacy of a clinical simulation where senior nursing students cared for a standardized patient with Autism Spectrum Disorder (ASD). The goal of the simulation was to teach the nursing students how to work with children with autism. In addition, the study aimed to determine if individual differences in personality affect students’ abilities to complete the simulation and how a student’s personality may affect their perceptions of the simulation. Projected outcomes included learning the use of appropriate communication strategies, improved assessment skills, prioritization of care, development of problem-solving skills, and decision-making abilities when dealing with children with ASD.Methods: Simulations are verified as effective training mechanisms to increase students’ self-efficacy in multiple nursing settings. Therefore, seventy-five senior baccalaureate nursing students completed the standardized patient simulation for care of an individual with ASD. The effect on the students’ self-efficacy was measured using the Occupational and Academic Self-Efficacy for Nursing Measure, the IPEP-NEO short form, and an ASD simulation study questionnaire.Results and conclusions: Logistic regression was used to investigate the relationship between personality measures and experience with ASD. The higher the openness and extraversion scores the more likely respondents were to disclose positive benefits in relation to expectations, communication strategies, teamwork, and reflection.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».