Development and Evaluation of an Elder Abuse Forensic Nurse Examiner e-Learning Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
In Ontario, Canada, there is a need for an easily accessible training for forensic nurse examiners on the provision of care for abused older adults. In this study, our objective was to develop and evaluate a novel elder abuse nurse examiner e-learning curriculum focused on improving the care provided to older adults. The curriculum was launched on an online learning management system to forensic nurses working across Ontario's hospital-based violence treatment centers in June 2019 and evaluated using pre- and post-training questionnaires that measured self-assessed changes in knowledge and skills-based competence related to providing elder abuse care. There were significant improvements pre- to post-training in self-reported knowledge and competence across all core content domains: Older Adults and Abuse; Documentation, Legal, and Legislative Issues; Interview with Older Adult, Caregiver, and Other Relevant Contacts; Initial Assessment; Medical and Forensic Examination; and Case Summary, Discharge Plan, and Follow-Up Care. As the curriculum enhanced the knowledge and skills associated with caring for abused older adults, it may have implications for training forensic nurse examiners and associated staff working in more than 25 countries internationally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».