The effect of a repeat septic shock simulation on the knowledge and skill performance of undergraduate nursing students
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prelicensure nursing students possess minimal knowledge and skill to implement sepsis protocols effectively. This article evaluates an educational project to assess the impact of a repeat septic shock simulation on pre-licensure nursing students' knowledge and skill competency. Methods: A quasi-experimental, repeated measures, pre-post design strategy was used to evaluate a repeat septic shock simulation. A convenience sample of one-hundred-forty-three (N = 143) senior baccalaureate nursing students enrolled in the study. The project consisted of a septic shock didactic session, septic shock simulation with a high-fidelity mannequin, debrief, repeat simulation followed by a second debrief as a component of a complex health nursing course. Ninety-seven (n = 97) participants were randomly assigned to groups of up to five students to participate in a repeat septic shock simulation. Forty-six (n = 46) participants were randomly assigned to up to five students and served as a control group. The control group participated in all study elements except the repeat simulation.Results: The percent change in nursing students’ knowledge scores from Pre-simulation to Post-simulation was statistically significant (p < .001). The initial and repeat simulation realized modest gains in competency scores between the initial and repeated simulation.Conclusions: Providing concurrent experiences using a screening tool in real-time while simultaneously providing an opportunity to practice and refine clinical judgment through a repeat simulation proved effective.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».