Holograms in nursing education: Results of an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this exploratory and descriptive study was to evaluate the student experience of using the Microsoft HoloLens® headsets and the HoloPatient application (app) to perform a nursing assessment of Jerry, a life-sized hologram of a young man admitted to Emergency Department following a mountain bike accident.Methods: Setting: The research was conducted in 2019 in a New Zealand School of Nursing. Participants were undergraduate (pre-licensure) students (N = 121) enrolled in a 3-year Bachelor of Nursing degree programme. The study was conducted before students went on their first hospital-based clinical placement. Methods: The researchers designed a tutorial that guided students through the first five steps of the clinical reasoning cycle (i.e., look, collect, process, decide, plan) and collect cues and information about Jerry’s condition which worsens as he develops anaphylactic shock. Tutorials were conducted during the week immediately preceding the first clinical placement to assist students to develop clinical reasoning and nursing assessment skills.Results: Data were collected via a post-activity pen and paper survey. Quantitative data showed that this technology enhanced learning. Thematic analysis identified 17 advantages of using holograms, including realism, a reduced level of self-consciousness, and better preparation for clinical practice. Disadvantages mostly related to technical projection issues such as blurry image quality.Conclusions: These findings indicate that spending time carefully observing, and processing information provided via a hologram assisted novice nurses to develop clinical reasoning skills, thereby increasing readiness for the clinical setting.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».