Building competency in hematopoietic stem cell transplant coordination: Evaluating the effectiveness of a learning pathway for nurses new to this role
Notice bibliographique
Résumé
There has been an increased need for highly skilled nursing staff trained in hematopoietic stem cell transplant (HSCT) care driven by the increase in transplant eligible patients (CCO, 2017). There is a lack of literature pertaining to orientation to HSCT coordination, a highly specialized nursing role. Historically, orientation to HSCT coordination has been preceptor based without a formal orientation process. Objectives: For this pilot study, a learning pathway and educational tools were developed and evaluated to support a standardized and systematic approach to the staff education and to improve quality of care. Methods: Eight nurses new to HSCT coordination participated in this study and completed the follow-up evaluations. Nurses were assessed before the intervention to identify knowledge gaps for each sub-role of allogeneic and autologous stem cell coordination. Following the assessment, nurses received a tailored self-directed learning package mapped to a learning pathway and a competency evaluation tool. A competency-based "building-block" training approach was used in which a new skill was added only after a previous skill was mastered. Utilizing the Kirkpatrick (2006) model, nurses were evaluated pre- and postorientation to assess changes in both knowledge and in behaviour relating to transplant coordination. Results: Participants reacted favourably to these tools and reported a significantly higher level of knowledge and competency in the transplant coordination role following orientation. Further research on the use of a learning pathway to guide the orientation of nurses to the HSCT coordination role would complement this pilot study.
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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 | 0,002 | 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 ».